小程序推翻重来的缺点

我呆了几个公司,发现一个有趣的问题。当B程序员接手A程序员编写的程序后,该程序在运行过程或测试过程中出现问题或瑕疵,那么B程序员第一想法不是去重构程序,而是推翻重来,特别是规模不太大的软件或程序。A程序员是程序的初步开发者,任何一个程序的第一个开发者总是不容易的,特别是小程序,小程序往往需要程序员自己去做需求收集、设计编码、测试验证的全部工作。所以在前期开发完成后,总会遇到一些问题。软件的成型并不是一步到位的,需要一个反复试错,发现问题和解决问题的过程,测试团队存在的意义就在于采用专业的手段帮助开发团队发现错误。当B程序员接手后,在一个既有的产品上发现瑕疵是十分容易的。牛B如微软开发的Office软件,消费者也很容易挑出一些问题或新的需求来,况且,有些人在没有深入了解过Word的强大之前,往往会吐槽Word太复杂或执行效率低等等,其实我只需要一个Notepad而已!如果这个人刚好是程序员,他往往会自己动手,按照他的想法去打造他的Notepad。Office也在一年一年的更新(是在原有的基础上更新,不是重来。)。
    B程序员发现问题后,往往会埋怨他的前任写的代码不行,有推翻重来的冲动。能重用的代码块则重用之,能优化的代码则优化一下。再把自己的想法加上去,再推出一个版本。然后牛B叉叉的对领导说,上个版本是垃圾,我把它重新开发了。等到下一个程序员C来接手该软件时,又开始了重复上一过程……浪费的是公司的人力资源,得到好处的是程序员B。后面接手的程序员B既可以学习前人在该软件开发中的一些技术技巧,又能吸取经验教训,把产品重新开发一遍,然后当成自己的功绩。
    这样做无疑很伤A程序员的心,A程序员尽心尽力的把软件做到那一步可能也是不容易的,B程序员往往因为一些很小的问题,全盘否定A程序员的劳动成果。严重挫伤A程序员的积极性。
    说到浪费公司的资源,在软件公司,往往是资深程序员作为团队的Leader,如果A、B都是那个团队的Leader,那么该团队一遍又一遍的在重复着做一些事情。
    许多时候,B程序员开发的新版本还不如A程序员开发的版本,导致这样的因素即可能是B没搞懂会忽略原程序中的一些技术细节或业务细节。但因为B程序员的面子问题,会强推自己的版本,伤害的用户的体验和公司的品牌。

    程序员,真是个奇怪的动物!

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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