《Hey程序员 你适合加入创业公司吗?》再补充

本文总结了在创业公司环境中能够脱颖而出的程序员所应具备的七大特质,包括娴熟的调试技巧、勇于面对未知领域的挑战、务实的决策态度、善于利用工具、成为多面手、拥有强者心态以及持续学习的能力。
笔者经过多年的走访发现,不是所有优秀的程序员都能在创业公司如鱼得水。
根据笔者的经验,具备下面几点优秀品质的程序员会更容易适应创业公司的环境。

1、娴熟的调试技巧
可以说,程序员的大部分时间都花在调试程序上。
某个客户提交了一个非常紧急的问题,你必须尽快解决它;
服务器的 CPU 负载过量,你必须找出原因;
部分数据被损害,你必须找出罪魁祸首……
作为程序员,你必须具备娴熟的调试技巧才能快速应付这些问题。
一个比较科学的方法就是:
建立错误假设,然后用最有效的的解决方案去测试这个假设。
此外就是要善于利用各种神器:
识别瓶颈因素的分析器、代码执行调试器、git bisect 快速定位、UNIX command-line fu 切分。

2、无惧未知领域
作为创业公司的程序员,你经常需要深入以前从未接触过的领域。
也许是一个开源工具,也许是另外一个同事的代码……
总之,你不能对这些棘手的未知领域有任何的退缩,能快速解决问题才是关键。
另外,作为创业公司的程序员,也许你面临的新问题不仅仅是那些代码,还有各种各样的其他事宜。
比如处理客户问题、和销售人员打交道、训练新程序员……
如果你能迅速胜任这些你以前不太熟悉的事务,那你就算一个合格的创业人了。

3、务实的决策态度
在大公司,也许你只需要专注于编写并调试好程序就可以了,
但是在创业公司,能快速并准备的下决策才是最重要的。

4、善用工具
工具可以让你最大限度的扩展你的资源、时间,效率对于创业公司来说显得尤其重要。
在成熟的企业中一般会有专门的工具团队帮助整个开发团队提升效率,然而在初创企业,
一切都得靠程序员重新开始构建。

5、强大的多面手
初创公司一般人手较少,不像大企业那样分工明细。
面对初期的各种问题,你必须成为一个强大的多面手。
假设你是一个前端开发人员,你最好懂一些基本的服务器知识;
而如果是后端开发人员,你也最好懂一些基本的 HTML,CSS 和 JavaScript 的知识。
不要指望其他人能有空来专门指导你的工作。

6、强者心态
在创业公司工作压力是非常大的,不仅要面对繁琐的工作压力,还要承受前途未卜的心理压力,
所以没有一颗强大的心脏是万万不行的。
想象一下,一个经常抱怨和逃避责任的团队是不可能走向成功的。

7、保持学习的能力
你必须经常花时间回顾自己的工作,才能找到自己薄弱的地方并想办法去改进。
这样随着时间和经验的积累,你的能力才会随着公司的成长而进步,从而推动公司的发展。
以上便是作为创业公司的程序员应该具备的几点重要品质。
当然,就算你不完全具备这些品质,也不意味着你就不是一个优秀的程序员,
也许只是你不太适合初创公司的环境而已。

原文链接:
http://www.techweb.com.cn/column/2014-07-18/2057365.shtml

【评】
除了上面讲的这些,我觉得还可再补充两点。

8. 有过良好的程序员基本素养训练
这种训练包括良好的编码风格和规范,
良好的系统级架构能力,
以及掌握良好的程序开发工具和办公工具。
因为在创业公司,通常没有人,也没有太多的时间进行代码风格等方面的培训,
而且,通常都需要一个人能独挡一面,所以前两项技能就很重要了。
而后一项技能是因为创业公司不像大公司,很多东西都很规范,
而在创业公司,这些都需要自己掌握并运用。

9. 迎接加班的心态
显然的,创业公司都还在打拼阶段,还需要成员更多的付出。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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