认真完成敲代码之前的准备工作

本文阐述了编程过程中思考和文档撰写的重要性,强调敲代码前的准备工作对项目成功至关重要。通过实例说明,作者分享了从想法到文档的全过程,并讨论了不同角色在软件开发中的职责。文章还提醒读者注意设计程序框架、考虑方案与实际敲代码之间的比例关系。

很多人以为,编程就是对着电脑屏幕敲代码。然后调试,然后运行,然后报错,然后调试…...知道运行成功则可以结束了。实际上这是对于编程的一个误解。其实,写代码之前的工作是最重要的,也就是说,思考是很重要的,把想的记下来也是相当重要的,对以后的工作有帮助.老话说的好啊,好脑瓜不如烂笔头.

我理解的在完成一个项目之中,由想到写的过程可以算是在完成文档,文档在软件开发中能起到很多作用,它有助于程序员编写程序,有助于管理员监督和管理软件的开发,有助于用户了解软件,有助于维护人员进行有效的修改和扩充等,所以必须将文档写好,而充斥在文档中的UML图也是尤其重要的.

在一个软件开发小组中有这样和那样的负责人,项目 经理,系统分析员,架构设计师,程序员,测试设计师,测试员,文档工程师等.所以他们在完成一个软件的时候除了沟通的时间外就是负责自己的任务了吧(我还没有工作,不了解,这是自己的一些想法),而我们正在进行很全面的学习,所以需要将这些工作整体的完成一遍,边学变实践,这才是硬道理啊 呵呵.不过我学习了一遍<机房收费系统>已经开始一周多了,才刚刚画了一小部分图,而且画的挺没谱的,我也是便进行边与其他同学进行讨论,就拿图来说吧,总需要改,不过这好像是个好现象,证明想的周全了,联系也多了.(自恋的我啊 只能通过这种方式来安慰自己,让自己处于一个积极的状态啦).

一个项目,其实有许多的时间都是在设计程序框架,考虑程序方案,到最后才是程序员一行一行敲代码,敲代码的时间并不是很长,通常占到总时间的20%左右。由此可见,敲代码切不可匆忙。

上面说了一堆废话总结成一句话就是"敲代码之前的准备工作很重要,我一定要认真去完成!"

学习Transformer手动编写代码是有很大益处的,但并非绝对必要,需根据个人的学习目标和基础来决定。 从学习效果来看,手动编写代码能带来更深入的理解。Transformer作为人工智能的核心与基石,其基础架构和运行机制较为复杂。通过代码实现,能够从细节层面掌握Transformer训练和推理的过程,就像在机器翻译案例中,从代码角度深入剖析能让人更清晰地理解其原理,这对于认真、仔细掌握其中细节是非常有帮助的[^1]。 手动编写代码也能提升实践能力。例如在ViT中,将输入图片分块、投影为向量以及后续encoder的操作等,如果亲自编写代码实现这些步骤,能更好地将理论知识应用到实际中,加深对Transformer在不同场景应用的理解[^3]。 然而,对于一些初学者或者只是想了解Transformer基本概念和原理的人来说,不一定要手动编写代码。可以先通过阅读相关论文、资料,观看教学视频等方式,对Transformer的基础架构、工作流程等有一个宏观的认识。 ```python # 以下是一个简单的Transformer代码示例框架(仅示意,非完整实现) import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的Transformer编码器块 class TransformerEncoderBlock(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead): super(TransformerEncoderBlock, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead) self.linear1 = nn.Linear(d_model, 2048) self.linear2 = nn.Linear(2048, d_model) self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) self.dropout = nn.Dropout(0.1) def forward(self, src): src2 = self.self_attn(src, src, src)[0] src = src + self.dropout(src2) src = self.norm1(src) src2 = self.linear2(self.dropout(torch.relu(self.linear1(src)))) src = src + self.dropout(src2) src = self.norm2(src) return src ```
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