成为优秀程序员的十个Tips

条件风险价值CVaR内容介绍(MATLAB例程) 在对微电网优化调度过程中,由于新能源机组出力和负荷的不确定性,若采用确定性的优化调度方案会存在一定的风险。反之,若风电和光伏输出功率的实际值高于预测值时,则需要降低可控机组出力或者弃风弃光,这都会给系统带来运行费用增加的风险。下,损失超过VaR值时的条件均值[1]。VaR是指在一定的置信水平下,某一投资组合在未来某一时间段内的最大损失。为m维决定系统风险损失的随机向量f(y)为y的概率密度函数。式中,m为所有场景的数量,yk为第k个场景下随机变量的值,为第k个场景发生的概率。的最小值即为CVaR,对应的。 阅读详情

http://begeek.cn/post/7506.html?_biz=MjM5OTA1MDUyMA==&mid=407358558&idx=2&sn=b21877f23bf4063fa311185009c1f0b7&scene=0#wechat_redirect1468809971406?ref=myread

理解技术债务

技术债务就像信用卡一样,会有很高的利息率,时间越长,修复所花的代价就越大,程序员对这个要有深刻的认识。同时团队应该培养一种保证设计质量的文化,应当鼓励重构、同时也应当鼓励其它有关代码质量的实践,在开发时间中应当专门抽出一部分以解决技术债务。如果没有合适的照料,代码会变得越来越复杂难懂,最后没人想碰它。

保持对原理的好奇心

不仅知道怎么用,还知道是什么原因。比如你做 Android,可以了解一下他的事件分发机制是什么样的,它的 Measure/Layout 是怎么 work 的,有时间读一读它的源代码,看看他的原生控件是怎么实现的。学 iOS,了解一下它的内存管理,autorelease 是怎么工作的,runtime 是怎么工作的,runloop 的原理是什么。做 Server 开发,可以了解一下 Nginx 为什么性能好,Redis 的工作原理如何,有时间也可以读读其源代码。 做前端,也可以读一读 Angular 或 React 的源代码。

专注

程序员的工作效率可以相差很大,其中区别很大的一点就是是否专注,就像线程切换一样,恢复上下文有很高的代价。建议合理安排好自己的时间,尽量在上午/下午留大块的专注时间来做设计和编程,关掉 IM/邮件/微信,把面试/会议等安排在大块时间之外,同时也建议可以尝试一下番茄工作法。

同理心

写代码时要有同理心,考虑一个有少量上下文甚至完全不了解上下文的另外一个程序员他会怎么样读这个代码,这样自然就知道怎么写出可读性好的代码,该怎么命名,什么地方该加注释。 考虑以后维护代码的这个人就是你自己,这样在偷懒做一些临时的 workaround 时就会三思。 交付给测试人员时也要有同理心,有没有做基本的质量保证,有没有跟测试沟通改动可能的影响范围,让测试人员可以更有针对性的测试。

谋定而后动

好的程序员不是拿到需求就开始写代码,而是先考虑清楚。 需求是否合理,是否能解决用户的问题,逻辑上是否有模糊或不完备的地方。 然后考虑设计的问题,流程图是什么样的,类图是什么样的,接口是什么样的,对架构和模块的影响是什么样的,考虑清楚后才开始写代码。

架构思维/全局思维

理解整体架构是什么样的,你开发的模块在架构中的层次,新增的改动会不会对架构有污染,是否需要调整架构,所开发的模块可否抽象成通用模块或者可否复用已有模块,或则重构已有模块达到可复用目的。

设计语言

掌握适当的设计语言,比如 Plantuml 或 Visio,或者是一些设计模式,知道如何以简单清晰的方式去跟其他程序员描述和沟通你的设计和架构,大家理解一致了,才能更有效率的合作。

追求代码质量

代码质量是程序员的立足之本,在这一点上,要有精益求精的“匠心”。 我看到很多普通程序员做了不少项目后水平提升仍然不明显,无它,对代码质量没有精益求精的精神。 代码规范,健壮性,可读性,可维护性,无重复代码等等,都要精益求精。

代码审查

代码审查是保证代码和工程质量的最有效手段,优秀的公司(比如 Facebook,Google)和优秀的团队(比如我们,欢迎关注团队公众号 mtydev)都非常重视代码审查。如果你还不能认识到它的重要性,可以查看这里。

自动化

好的程序员都应该有自动化思维和工具思维,都应该会一门脚本语言,有自己的工具库。我们应该通过工具及自动化来改善我们的工作效率,以及避免一些人为的失误。

谷歌A2A协议入门指南:附简易Python代码示例 继"关税"之后,当下最热门的词汇当属AI智能体——这种基于人工智能的软件能够执行复杂任务、实现工作流自动化并提升生产效率。但迄今为止,大多数智能体都处于各自为政的状态,难以顺畅协作。就像团队执行重大项目时,成员之间却无法交流!对于技术人员而言,一个可能遇到的典型场景是:假设你需要协调四个不同的AI服务——处理用户查询的Gemini智能体、在向量数据库进行搜索的AI应用、基于Claude的摘要生成器,以及运行专业领域逻辑的Python智能体。 阅读详情

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