《程序开发心理学读书笔记之三》

本文摘录并解析《程序开发心理学》中关于程序员个人行为、人格特质、问题解决能力和动力的关键观点,强调软件开发的复杂性和团队合作的重要性,倡导从选拔转向培养程序员,提升其工作绩效。

                                                                         《程序开发心理学读书笔记之三》

  以下是我对本书中最感兴趣的另一篇软件开发个人行为中收获的知识以及自己从中受益的一些启发:

  从此篇中总结了一些我认为是比较好的作者的观点:

(1)程序开发任务的差异:在程序开发的不同阶段,程序员之间的能力差异,因此,只要能够把所有人的努力划分为不同类型的工作,而不是不同的程序,那么任何项目的开发效率都可以得到这种量级的提高。
(2)人格因素:所谓人格,就是一个人的所有特征的集合,根据这种具有唯一性的集合,能够确定这个人任何适应不断变化中的环境,同时反过来,这个集合本身也会受到这个适应过程的影响。任何人都是有其自己的人格,真是这种人格,使他们根据自己所察觉出来的周围人的角色不同,改变其外在的行为表现。如果一个程序员缺乏在高压力的环境中坚持一个多星期的能力,也许我们就肯定地说,他不是一块程序员的材料。由于程序开发工作的多样性,所以一个人只要稍微有点不适应快速的变化,他就不能胜任专业程序员的工作。
(3)智力水平以及问题求解能力:心理集合已被证明是一种障碍,人的眼睛总是倾向于看到自己所期待看到的东西。在进行问题求解时所作的出色工作也总是难以引起人们的重视,一旦问题的答案已经揭晓,人们就会很容易把解决该问题之前自己所面临的困惑扔到九霄云外去了。
(4)积极性、培训以及经验:对于成人来说,阻碍学习的障碍通常都是来自我们自己的内心;而一旦可以任由自己做主,通常的成年人都不再能学到什么新的东西。作为一个真正有实力的人,承认自己的不足,不会有任何的损失。如果有朝一日你最强烈得感受到对学习的需求——比如就再你发现程序错误的那一刻——那么这个时候就是你进行学习的绝佳时机。
  程序开发是一个动态变化的过程,软件设计师通常会忽略这样一个问题:与业余程序员相比,专业程序员的术业有专攻,其需要的工具也因人而异。主管们也会经常忽略一个事实:程序开发可以划分为若干阶段,但是这种划分并不是整齐划一的。而程序员也常常会忽略一个现实:他们的工作,知识就不同程序的不同方面来进行的。因此无论身为那一个阶层,我们都应该清楚的认清现实,以便避免给团队带来更大的损失。
  关于哪些是优秀程序员的重要素质,每一位参与招聘程序员工作的人,都会有自己的看法,尽管已经看到,程序绝对不是某一个人可以独立完成的,对于那些积极热衷于程序开发的人来说,他们就越发对自己充满自信,但是在对于自己的智力方面的了解,并非所有人都可以达到伟人们那样的。但是我们常常就是以智力因素来做为一个合格程序员的考察标准,不是所有因素都是与生俱来不可改变的,一些因素是可以经过后天环境而改变的,因此应该学会把选拔程序员这个方式向培养程序员这个方向转变,必须把注意力的重点更多的转移到培养程序员上来。
  为了提高程序员的工作绩效,可以从以下两个方面刚入手:培养他们对工作的渴望,并使他们掌握未完成工作而必须具备的知识,即提高他们的积极性的同时又对他们进行高效的培训。实际上,针对程序开发中的教育问题,许多文章已经有很多记载了,但是,这些资料大多都是昙花一现,很快就没有意义了。只要进入到实际的程序开发环境中去,你至少不会反过来忘记什么已经掌握了的技能。只要程序员具备学习的能力,计算机可以永远成为他们的老师。对于学校的教学模式和体系,我们应该为它制定一项目标,该目标就是要让学员们自主的去学习!对于我们程序员来说,计算机辅助指导依然是最佳的学习之道!
 
阅读进度:此博文是在读完著作后发表的。

转载于:https://www.cnblogs.com/Twinklelittlestar/p/4385335.html

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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