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。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。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,代码审查(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。

沟通是另一种学习如何解决问题的方式。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。


AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中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PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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