读了《黑客与画家》(3)

第10章到第15章,解释黑客的工具(编程语言)和工作方法,这是黑客文化的基础核心。

> 编程语言解析

一个操作所需的代码越多,就越难避免bug,也越难发现它们

高级语言:使用更强大的命令开发程序,使程序更具可移植性

 

> 一百年后的编程语言

基本运算符是一种语言能否长期存在的最重要因素。

(买房:地段,地段,地段!)

公理越少越好。

冗余的代码导致更多冗余的代码。

内核最小、最干净的编程语言才会存在于进化的主干上。

(提高生活质量最有效的方法:定期扔东西)

$ 每一代人都在做上一代人觉得很浪费的事

提高编程语言效率的正确做法:将语言的语义与实现分离

一百年后的编程语言在理论上今天就能设计出来。

如果今天真能设计出这样一种语言,很可能现在就适合编程,并且能够产生更好的结果

 

> 拒绝平庸

(“接地气”是贬义词)

Lisp没有得到广泛使用的原因是因为编程语言是一种习惯性思维,非常难改变

(人类天性变化的速度大大慢于计算机硬件变化的速度,所以编程语言的发展通常比CPU的发展落后)

选择编程语言

一般应用程序选择总体最强大、效率也在可接受范围内的编程
开发的程序必须与另一个程序紧密配合选择后者的开发语言
只做一些很简单的事选择比较靠近机器的底层语言
程序很短,只为特定场合一次性使用根据目标问题,选择最强大函数库的语言

 

唯一洞悉所有语言优劣的人必然是懂得最强大的那种语言的人

在职位描述中大量使用IT词汇的公司不会构成威胁

能构成威胁的对手(威胁程度从低到高)

· 要求应聘者具有Oracle数据库经验的公司

· 招聘C++或Java程序员的公司

· 招聘Perl或Python程序员的公司

· 招聘Lisp黑客的公司

 

> 书呆子的复仇

(在高科技行业,只有失败者采用“业界最佳实践”)

$ 糟糕经理的特点:对技术一无所知且对技术有强烈的个人观点

(时刻提醒自己,千万不要越俎代庖)

选择不常用语言的缺点

程序无法和其它语言写的程序协同工作

如果能控制整个系统,且有各组成部分的源码,就能自己解决兼容性问题

找不到很多函数库

如果打算把开发的程序拿到市场上“卖”,说明规模够大,那么语言本身的编程能力比方便的函数库重要

不容易雇到程序员

雇佣黑客,使用高级语言,可以减少对程序员的需求

Lisp本质是数学。数学是不会过时的。

语言的编程能力越大,写出来的程序越短(独立的语法单位少)

如果想在软件业获得成功,就使用最强大的语言,用它解决最难的问题,等待竞争对手的经理做出自甘平庸的选择

程序的形式应该仅反映它所要解决的问题(功能应当决定形式)。

代码中其它任何外加的形式都表明对问题的抽象还不够。

 

> 梦寐以求的编程语言

(一种好的编程语言,是让黑客可以随心所欲使用的语言)

编程语言的最高境界:核心功能很少变化,函数库和开发环境等一直在发展。

$ 推广一种编程语言的方法:发展该语言早期的黑客用户。

用该编程语言开发一个杀手级应用,让黑客使用。

该语言有一个免费的好的实现。

为该语言找到一个依附的流行系统

· 可以导致“无法以一种语言本身的优缺点评判该语言”

· 只有当一种语言是某个系统的脚步语言时,它才能真正成为编程语言

一本介绍该语言的书

· 不能厚、文笔流畅、大量优秀范例、由O’Reilly出版发行

(有在线文档)

语法简洁

可编程性高

适合写一次性程序(容易装备、想用就用)

强大的函数库

· 优秀函数库的重要性将超过语言本身

方便性能调优(配套的性能分析器等)

长时间不断地推广

持续不断的再设计

对解决难题的可能性保持乐观,对当前解法的合理性保持怀疑

精选用户

单人完成设计(《人月神话》)。

(软件内部接口设计成垂直接口,层与层之间的接口完全由其中的一层控制。(感触不是非常深,求带))

 

> 设计与研究

设计追求好,研究追求新

交集:只有应用新的创意和理论,才会诞生超越前人的最佳设计;只有解决值得解决的难题(好的难题),才会诞生最佳研究。

$ 任何一个领域的最佳作品都不可能由对用户言听计从的人做出来

“用户需要的设计”不等于“用户要求的设计”

用户不了解所有可能的选择,经常弄错自己真正想要的东西

如果目标用户群体涵盖设计师本人,最有可能诞生优秀设计

先设定目标用户,才能评判设计。

评价一种语言的优劣,要看程序从无到有的那条完成路径是否漂亮

任何时候,代码都必须能够运行

画作永远没有完工的一天,只是不再画下去而已

$ 很难为低端用户设计出优秀产品(设计师没兴趣)

 

读了《黑客与画家》(1)
读了《黑客与画家》(2)

内容概要:本文针对火电厂参直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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