《白话Android的内部原理》的引子

本文通过一个实际问题——如何高效地对百万份学生记录按年龄排序,展示了一种直观且高效的解决方案。该方案由一位不懂计算机的母亲提出,竟然比许多专业求职者的答案更为优秀。文章进一步探讨了这种解决方案背后的思考方式,强调了编程思想源于生活的观点。
   引子:
   谷歌做过面试工作的工程师保罗· 季马(Paul Tyma )决心一探究竟,他的一道面试谜题是这样的:假设有人给了你100万份记录表,每张表上都记录着一个大学生的信息。要按年龄对其排序,你会怎么做呢?

季马向自己的母亲提出了这个问题,她对计算机学是一无所知的。然而,季马太太的回答比季马面试过的许多高学历求职者都更有效率。

这怎么可能呢?季马妈妈回答说,她会分堆。看看第一张纸上记录的年龄。如果是21岁,就把它放进“21岁”的堆里。如果下一张纸上写着19岁,就把它放在“19岁”的那一堆里。依此类推。每张纸只需看一次,等完成之后,把各堆按年龄顺序收集起来。大功告成!

这个过程比许多谷歌求职者提出的“快速排序”算法快20倍左右。听了季马妈妈的解法,好些求职者都抓狂了。“快速排序”保证最快!教科书上确实这么说的!

他们忘记了教科书上还印着小字呢!快速排序以比较为基础:这个数字比那个数字更大吗?但要排序,并不一定需要比较。这里,就不需要这么做,因为记录有很多很多份,而大学生的年龄却只有寥寥几种。快速排序像瑞士军刀,功能多样;但对这份特殊任务,妈妈的“分堆”法要好得多。



     总结: 其实,真正的编程来源于实际的生活, 技术只是实现的工具,之所以表面看技术纷繁多样,那是因为发明这个语言的程序员的编程思想和代码习惯有区别而已,比如:北欧人、美洲人、印度人、亚洲人,大家习惯不一样,代码API肯定相差很大; 但是随着你深入进底层, 你会发现惊人的一致性:语言都来源于生活。之前,我写过一个全选框的小例子,最后发现解决问题的思路,还是假想了实际生活中很多人排队的例子,最后迎刃而解。。我觉得,论技术可能大家水平不一致,那些对语言很感兴趣的人,可能基础会好一点。。但是,生活能力,我相信即使语言功底弱一点的你我,也能很好地生活。。既然大家都能在生活中很轻松地解决各种难题, 为何不把代码中的问题,放到生活中来寻找思路呢? 这样,你也可以成为一个好的程序员。。甚至比光语言功底强,但生活能力差的人更强。。。
    故而,我想通过生活中的简单事例,来将一些看源码会让人头痛无边的Android基本原理,既深刻直接、针针见血却又浅显通俗、平易近人的描述出来。相信,看过源码几天就忘光的你,看过我这个,能长久过目不忘,因为我讲的都是根本的东西。。而且,我这个记住的是永远不会变的所有编程语言的本源---生活, 而不是一堆因人而异、因版本而变、因硬件而变的随时会变的枯燥无味的API。

     所有语言都来自于生活。。。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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