The Singular Secret of the Rockstar Programmer

本文探讨了成为一个优秀程序员的核心要素并非技术法则或特定软件,而是对所做工作的深刻理解。深入理解基础知识有助于逐步掌握更高级知识,最终成就超级程序员。

其实最开始看的是这个:http://sd.youkuaiyun.com/a/20110808/302760.html

但是我很不喜欢里面的翻译,把一个hardcore的比较黑客的观点翻得太俗,但是道理是很顶的。

英文链接下的评论也很不错,操作系统,体系结构,编译原理这些是决定程序员的内力的重要方面,不可错过。

导读:本文是从《The Singular Secret of the Rockstar Programmer》这篇文章翻译而来。译文来自外刊IT评论《编程巨星的唯一秘诀》。

内容如下:

别以为是那些软件开发定律,别以为是开发出那些特殊用途的软件,别以为是软件设计技术本身。只有一条真理决定了一个软件程序员的成功还是失败。由于坚持这个真理,一个资深的程序员能在一天的时间里学会一门新的编程语言,而由于不坚持这条真理,一个初级的程序员用十年时间也只能挣到一份糊口的钱、永远是来实现别人的设计、永远不够优秀而得不到晋升的机会。这条真理让你看清了差的程序员和好的程序员的不同之处,好的程序员和伟大的程序员的不同之处,伟大的程序员和能通过自己的技术创造出一个亿万美元价值的程序帝国的超级程序员的不同之处。

不是什么复杂的道理,不是什么难懂的理论。不是具有什么天赋或“编程超能力“才能做到的事情。最终成为的是一个优秀的程序员还是一个很烂的程序员,这跟你的出身一点关系都没有。

而真正的原因只有一个,唯一的一个:

对所做的事情的理解越深,你就会做的越好。

超级程序员跟那些平庸的、一般的程序员比起来,对自己要做的事情的理解要深的多的多。这就是原因。

要想成为一名出色的程序员,你所要做的就是完全的理解要在做的事情。

有人会说,该知道的我都知道了。而对说这话的人的验证就是看他们能有应用他们知道的知识的能力。是否他能够构造出完美的系统架构,让人们能轻松的维护?是否他能在不皱眉头的情况下把一个普通程序员毫无可能解决的问题轻松解决掉?是否他能在被询问时能用最简单的概念把任何问题都阐述明白?如果能够,那他就是一个杰出的程序员,他能很好的理解了他在做的事情。

然而,尽管这些人看起来已经“无所不知”,很多的程序员(包括我)都感觉他们仍然在知识的海洋里奋斗不已。有如此多的东西需要去学习,一个人几乎要花费他毕生的心力去学习,但仍然很难说能掌握计算机知识的90%。

而这场持久战中的秘密武器、战胜计算机知识的亚瑟王的神剑,就是透彻理解。对你的领域里的基础知识理解的越好,你就越容易提升到更高的层次。你对这一层次的知识理解的越好,你就更容易掌握下一层次,以此类推。一旦你从最简单最基础的知识走到最高级最复杂的理论,你可以从头再过一遍,此时你会惊奇的发现,在最低最底的底层,竟然还有那么多知识需要学习。

看起来这个道理实在是太简单,难以受到重视,但事实就是这样。通往杰出的程序员的道路就是完全的深入的理解,从掌握精通最基本的知识开始,从而逐渐牢固掌握更高级的知识。

我不想骗你 —— 这是一个很长的路程。但你是值得去做的。在路的尽头,你会突然发现,自己神奇的成为了一位资深的程序员,受到所有人的尊敬。你能成为一位神奇的程序员,任何事情都难不倒的程序员,让其他程序员都羡慕的程序员。谁能预料到呢?我不能告诉你你该做什么或能成为什么。但我可以告诉你我发现一些真实的道理和有价值的东西。怎么去做全在于自己。

原文出自:codesimplicity.com



<think>好的,我现在需要解决用户提出的关于矩阵奇异导致反转子程序错误的问题。首先,我得理解什么是奇异矩阵。奇异矩阵是指行列式为零的方阵,这样的矩阵没有逆矩阵。当用户尝试对这样的矩阵进行求逆时,程序自然会报错。 接下来,我应该考虑用户可能的场景。用户可能在编写或使用一个矩阵求逆的子程序,当输入矩阵是奇异的时候,程序出现错误。这可能是因为在算法中没有事先检查矩阵是否可逆,或者错误处理机制不完善。 接下来,我需要思考解决方案。首先,用户需要在调用求逆函数之前检查矩阵是否奇异。检查的方法通常是计算行列式的值,如果行列式接近零(由于浮点运算精度问题,可能需要设定一个阈值),则判定为奇异矩阵。但计算行列式可能在数值计算中不够稳定,特别是对于大型矩阵。因此,更好的方法可能是检查矩阵的条件数,条件数过大表示矩阵接近奇异。另外,使用LU分解时,如果发现主元存在零或极小值,也可以判断为奇异矩阵。 然后,如何处理奇异矩阵的情况呢?如果用户的应用允许,可以考虑使用伪逆(Moore-Penrose伪逆),尤其是在处理最小二乘问题时。或者,根据具体问题,用户可能需要重新审视输入矩阵的来源,确保其非奇异,或者调整矩阵使其可逆,比如添加一个小的正则化项。 此外,我需要考虑不同编程语言中的实现。例如,在Python中使用numpy.linalg.inv时,如果矩阵奇异,会抛出LinAlgError。因此,建议用户在使用求逆函数前,先使用numpy.linalg.det计算行列式,或者用numpy.linalg.matrix_rank检查矩阵的秩是否满秩。如果矩阵不满秩,则不可逆。 可能还需要讨论数值稳定性问题,比如在接近奇异的矩阵中,即使行列式不为零,求逆也可能导致数值不稳定,结果不可靠。这时候,条件数的概念就很重要了,用户需要检查矩阵的条件数是否过大。 总结解决方案步骤:1. 检测矩阵是否奇异;2. 处理奇异情况,如返回错误信息、使用伪逆或正则化方法;3. 修改代码逻辑,加入异常处理机制。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如如何检测奇异矩阵、伪逆的应用、数值稳定性处理等。</think>### 矩阵奇异导致求逆失败的解决方案 当矩阵$A$为奇异矩阵(即行列式$\det(A)=0$)时,其逆矩阵$A^{-1}$不存在,此时调用求逆子程序会触发错误。以下是具体解决步骤: 1. **检测矩阵奇异性** 在调用求逆函数前,计算矩阵的行列式或条件数: - **行列式检测**:若$|\det(A)| < \epsilon$(例如$\epsilon=10^{-6}$),判定为近似奇异矩阵[^1]。 - **秩检测**:若矩阵的秩$\text{rank}(A) < n$($n$为矩阵维度),则矩阵不可逆。 - **条件数检测**:若条件数$\kappa(A) > 10^{12}$,通常认为矩阵病态(数值上接近奇异)[^2]。 2. **异常处理与替代方案** ```python import numpy as np try: A_inv = np.linalg.inv(A) except np.linalg.LinAlgError: # 使用伪逆替代 A_pinv = np.linalg.pinv(A) ``` 3. **正则化方法** 对接近奇异的矩阵,可添加正则化项使其可逆: $$A_{\text{reg}} = A + \lambda I$$ 其中$\lambda$为微小正数(如$10^{-8}$),$I$为单位矩阵。 4. **数学替代方案** - 若问题涉及线性方程组$Ax=b$,改用最小二乘法求解:$x = (A^TA)^{-1}A^Tb$。 - 使用奇异值分解(SVD)处理秩缺陷矩阵:$A = U\Sigma V^T$,通过截断小奇异值提升稳定性。
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