标准程序员修炼-请尝试最原始的东西

程序员职业成长手记:从.NET实践看技术人的三层修炼 程序员成长的本质,不是技术栈的堆叠,而是思维范式与工程心智的持续进化。在.NET这一兼具历史纵深与现代演进的典型技术生态中,开发者得以系统性地经历‘做人→做技术人员→做程序员’的三层递进:从协作边界与认知共情,到技术选型背后的组织适配与风险权衡,再到语法特性在真实Code Review与生产环境中的落地校验。这种以问题为起点、以源码为依据、以人因变量为标尺的反思路径,超越了框架教程与API文档,直指软件工程的核心矛盾——如何让代码既正确,又可持续、可协作、可传承。本文即基于十年持续更新的.NET技术博客实践 阅读详情

       我的项目经理曾经给我分享过一篇酷壳上的程序员修炼文章。文章讲了作为一个程序员应该如何进阶的历程。我记得里面有一条是学习使用编辑器。那时我都还搞不清什么叫编辑器,什么叫IDE(现在我也不觉得自己确实搞清楚了)。试用了几个编辑器vi,emacs,notepad++什么的 ,发现自己懒得去学那些命令快捷键,编码速度也不是我所追求的,于是退回到eclipse,经过这几个月的打怪练级,我又悟出一点编辑器除了提高编码速度的其他方面的好处,以及由此产生的一点感想,希望分享给其他和我类似的新手程序员。

  • 尝试使用原始的工具

           作为一名非标,我是直接从eclipse开始我的编码生涯的,在很长一段时间里,我都觉得,运行一个java程序就是点eclipse上面的那个小绿色播放按钮,要是没有eclipse,我就不知道怎么办了,听起来有点可笑,但我那时候确实是那个状态。因为我的开始学习编程就是从看视频教程开始的,别人一步一步教你怎么做,正好我看的那个视频里面就直接教了用eclipse,没有教别的方式,所以才导致了这么一个结果。但这也有一定好处,让我开始学编程的时候能够摆脱一些随时可能让我放弃的繁琐的细节,让我直接体会到编程的乐趣,一直坚持到现在。
    当然后来慢慢了解了一些程序员基础知识,知道了程序还要先编译,再运行,eclipse只是让这一切变得自动化。在度过最初的阶段以后,我感觉编辑器这样原始的工具的另一方面的作用就体现出来了,你必须自己去学习自动化背后的东西,这不仅让你知道怎么做,还让你知道为什么要那么做,如果想实现一些不一样的东西应该怎么做。最近项目上就有一个这样的情况出现,用Ant自动化打多个apk包,于是我就不能使用ecplise自带的自动化打包工具了,不得不去学习使用ant进行Anroid打包成apk的一些东西,从而知道了更多为什么。
    我觉得这对非标的成长是很有好处的。

  • 尝试阅读原始的资料

            我最初开始学编程的时候就是看各种教程,抄别人的各种demo,遇到问题就去网上各种搜索,总的来说就是拼程序。还是那句话,但这也有一定好处,让我开始学编程的时候能够摆脱一些随时可能让我放弃的繁琐的细节,让我直接体会到编程的乐趣,一直坚持到现在。在慢慢了解了更多东西以后,我开始发现那种学习方式的局限性,你对东西的理解始终停留在表面。可能你可以通过那种方式快速地写出一些代码,实现你想要得功能,但是你只知道how,不知道why,如果幸运地做出来的东西没有出现问题,那还不会质疑这种学习方式,但一旦出现问题(多数情况下会出现各种各样的问题),你只能到网上一顿乱搜寻求解决问题的办法,因为你不知道本质的东西。
    后来经过朋友前辈们的指点,我开始尝试阅读最原始的资料,比如官方文档,进行系统的学习,当然这会花费很多时间,因为几乎所有的编程方面的官方文档都是英文的,一开始非常不适应,进展非常缓慢,你还得客服种种烦躁的心理因素,但坚持一段时间以后,你会发现物有所值。当你系统地了解了某个东西以后,你能找到更合适的实现方案,一旦出了问题(这样的方式出现的问题比之前的方式少很多),在多数情况下,你可以在不求助别人的情况下很快地解决这个问题,总的来说,其实你是节省了大量的时间的,只是这种效果来得晚一些。

    总的来说,我觉得越原始的越接近本质的东西,往往是最精华的,最有用的。希望这样的方式也对你有用。

程序员精神内核:六大工程心法驱动技术成长 在软件开发领域,技术栈迭代迅速,框架文档易查,但真正决定开发者长期竞争力的,是隐性工程能力——需求拆解定力、线上故障定力、跨团队协同张力与自我重启韧性。这些能力无法通过API调用获取,却可通过结构化修炼沉淀为可迁移的认知资产。本文基于.NET生态实践,提炼出‘遇强更强’‘逆水行舟’等六大可落地心法,融合真实项目中的重构演进、技术选型验证与跨语言抽象训练,将武侠式成长逻辑转化为每日可执行的开发仪式。尤其适用于C#开发者突破中级瓶颈、构建面向十年的技术纵深。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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