编程:休息片刻的好处

原文作者 Axel Rauschmayer 是一位居住在德国慕尼黑的自由软件工程师。他在这篇博文列举了在编程期间休息片刻的一些好处。

  你会更精明而不是更卖力地工作。我曾经为了一个功能的实现而卖力工作过。每天12小时,整整工作了两个星期。我付出了很多努力。那两个星期之后,我休息了一阵,并产生了一些减少很多不必要的工作的想法。

  你的思维会变得更清晰。疲劳对于个人的影响就跟他喝醉酒差不多。[b]每天下班的时候,我总是欺骗自己,我将很快完成这件事,以便明天有个新的开始。实际上,通常第二天我经常需要收拾昨天的烂摊子。[/b]如果我发现如果能够在编程中间休息一下,我仅仅需要一小部分的时间,就可以完成同样的任务,而且效果更好。

  你看代码时会更清晰。如果你想编出高质量的代码,[b]代码审查[/b](包括审查的极端版本,及其结对编程)是无价之宝。如果我写完代码之后把它放上几天的话,我会忘得一干二净,然后用新的思维继续编程。我差不多就是我自己的代码审查者,这让我大大提高了代码的可理解性。

  好好对待身体,有助于健脑。不要忘了,后者是前者的一部分,要遵循自然规律。特别是整天对着电脑干活的人,往往过于关注他们的大脑而忽略了身体的其他部分。大脑需要氧气,休息和营养以保持最佳状态,所以你需要顺畅的呼吸,良好的睡眠和适当的饮食。(《你的睡眠时间和睡眠质量达标了么?》)

  [b]沟通是另一种学习如何解决问题的方式。[/b]你可以把编程当做是正在解决中的一个难题,用最好的工具,技术和代码库来编写你的代码。如果你暂停编码休息一阵,你或许能从一个不同的角度着手处理问题 —— 就问题与其他人进行讨论。不管你是通过面对面交谈、社交网站、邮件、Twitter(微博),或者是其他工具,这都没关系。交换得到的经验,让你不用自己动手编码就能对你的代码有一个全新的了解。在某种程度上,网络搜索是交流的一种单向手段,不过它们已经成为被大众认为是一项独立活动的编程惯例的重要部分。

  英文原文: Axel Rauschmayer[url]http://www.2ality.com/2011/07/taking-break.html[/url]
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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