程序员OR非程序员,有些编程的事需要知道

本文探讨了编程在日常生活中无处不在的影响,强调了共享代码的重要性及其对社会的积极意义。通过阐述编程的入门门槛较低,以及成为程序员的可能性,鼓励更多人了解编程并参与其中。同时,文章讨论了编程的基础感觉、逻辑性以及其对世界的影响。
程序员OR非程序员,有些编程的事需要知道
我们的日常生活深受软件和Web开发的影响。越来越多的人意识到了软件的重要性,例如,假如你想前往巴西看世界杯,你应该首先在网上预订机票,订机票时应该用你的信用卡支付费用,成功预订机票后,你的电子邮箱会收到一个电子机票。当你到达机场时,你的身份证信息会被移民数据库系统检测,当这些都OK了,登机飞往巴西。猜猜怎么着,整个过程涉及到计算机上的软件。许多人持有这样的观点:每个人应该学习如何编程。这很吸引人,但是不切实际。然而即使你不知道如何编程,这里还是有一些关于编程的事情你需要知道。
编程是一个难以置信的文化共享
许多人没有意识到这个世界上有多少免费的代码,以及依赖于这些代码的一切。如果这么多人工作免费的话,整个行业将如何操作?当然真正的问题应该是:如果人们不分享,一个行业能如何操作。
人们也没有意识到“免费”的全部含义:用户的完全自由。你想修改吗?你可以;你想拷贝吗?当然。唯一的限制通常是:需以不同的版本号码来与原始的程式码做区别。
如果更多的人意识到广泛共享是对每个人都有好处的,以及采用更自由的版权许可,这个世界将变得更好。
编程几乎没有具体的入门障碍
成为一个就业程序员,你所需的是一个上网本和一个互联网连接。相比很多高薪行业,人们并不非常注重学位和证书。
成为一名医生或律师的过程是非常复杂的,涉及到整个监管把关的人,而编程没有。如果你想改变现在所做的,可以考虑编程。如果你喜欢它,把时间放在学习基础知识上,你能够得到一个体面的编程工作,即便你没有相关的学位。
编程只是逻辑
编程没有什么神秘的,你只是用某种计算机可以理解的方式写出逻辑。这就是编程的感觉,没有歧义,电脑总是精确的执行你对它下的命令。当它做错时,意味着你下了错误的命令。电脑不会向你解释什么。它不会试图猜出你的意思,它只会照你说的去做。
这也意味着大多数程序的底层行为是非常简单的。明确的表述逻辑意味着你必须简化它,所以当你认为你的安卓游戏“反对”你时,它可能只是在后台随机运行,随机性比智能更简单,恶性行为(很难说机器学习越来越受欢迎,因为机器学习算法同时还简单,能表达令人惊讶的紧急行为。)
关于计算机,最好的是它们精确的执行你的命令,最糟糕的是它们执行你的命令,而编程的描述只有两句。
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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/bc087ffa872a "测控电路课后习题详解"文件.pdf是一份极具价值的学术资料,其中系统地阐述了测控电路的基础理论、系统构造、核心特性及其实际应用领域。 以下是对该文献的深入解读和系统梳理:1.1测控电路在测控系统中的核心功能测控电路在测控系统的整体架构中扮演着不可或缺的角色。 它承担着对传感器输出信号进行放大、滤除杂音、提取有效信息等关键任务,并且依据测量与控制的需求,执行必要的计算、处理与变换操作,最终输出能够驱动执行机构运作的指令信号。 测控电路作为测控系统中最具可塑性的部分,具备易于放大信号、转换模式、传输数据以及适应多样化应用场景的优势。 1.2决定测控电路精确度的关键要素影响测控电路精确度的核心要素包括:(1)噪声与干扰的存在;(2)失调现象与漂移效应,尤其是温度引起的漂移;(3)线性表现与保真度水平;(4)输入输出阻抗的特性影响。 在这些要素中,噪声干扰与失调漂移(含温度效应)是最为关键的因素,需要给予高度关注。 1.3测控电路的适应性表现测控电路在测控系统中展现出高度的适应性,具体表现在:* 具备选择特定信号、灵活实施各类转换以及进行信号处理与运算的能力* 实现模数转换与数模转换功能* 在直流与交流、电压与电流信号之间进行灵活转换* 在幅值、相位、频率与脉宽信号等不同参数间进行转换* 实现量程调整功能* 对信号实施多样化的处理与运算,如计算平均值、差值、峰值、绝对值,进行求导数、积分运算等,以及实现线性环节的线性化处理、逻辑判断等操作1.4测量电路输入信号类型对电路结构设计的影响测量电路的输入信号类型对其电路结构设计产生显著影响。 依据传感器的类型差异,输入信号的形态也呈现多样性。 主要可分为...
(IHAOAVOABPvsAOBPvsAVOABPvsPSOBP)洲秃鹫融合天鹰优化BP天鹰优化BP州秃鹫BP粒子群(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕多种智能优化算法在不同工程领域的应用展开,重点介绍了洲秃鹫优化算法(AVOA)、天鹰优化算法(AO)与BP神经网络的融合改进,并与其他经典算法如粒子群优化(PSO)进行对比分析。所有案例均提供Matlab代码实现,涵盖电力系统优化、路径规划、微电网调度、无人机控制、信号处理等多个方向,强调算法的科研复现能力与实际仿真价值。文档还展示了丰富的技术服务体系,涉及机器学习、深度学习、路径规划、通信与电力系统等多个前沿领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从科研工作或工程仿真的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适用于从智能优化算法研究与应用的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,特别是SCI/EI期刊中关于优化算法的实验部分;②为电力系统、无人机、储能调度等领域提供算法仿真技术支持;③帮助研究人员快速掌握多种智能算法的实现方法并进行性能对比。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注算法原理与Matlab实现的结合方式,同时可将文中案例作为自身课题的参考模板进行二次开发与创新。
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