优秀程序员的十条优秀素质

最新推荐文章于 2021-12-29 00:00:02 发布
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iteye_21201
关注
《优秀程序员应该具备哪些素质》（2010/02/20）
ulark的专栏
02-26 812
一、心怀理想我认为优秀程序员首先具备的素质是心怀理想。我曾说过许多程序员都是冲着“比尔.盖茨”而来的，是被他的巨大成功所感召的。可以说不想当比尔盖茨的程序员不是好程序员。大家要记住，比尔盖茨的成功是两个方面的成功，一个是他个人的成功，另一个是IT行业的成功。作为个人成功，只要个人能在众人中脱颖而出，应该可以说行行都可以出状元的。而行业的成功则表现出行业的生命力和朝阳性。而从事这个行业的人则能够
程序员禅的10条法则
zuoninger的专栏
07-16 865
程序员是一份特别辛苦的职业，也是一个承受各种压力的群体。每周6天工作，无休止的加班，甚至过劳死，程序员的身心健康面临很大的问题。禅是另一种生活方式，在物欲横流的今天，禅对于程序员有着特殊的意义和价值。几百年前，禅宗大师开示众生：该说“不”时且开口，生命掌握在你手中。今天依然如此。 禅修并非史蒂夫•乔布斯这样的业界精英的专利，你也可以。 禅修并非只能在周末进行，任何时候都行，甚至是现在，是的，就在此...
程序员十个必备素质
touch_92java的专栏
07-13 230
第一条： 不可抄袭他人之创意，不论有何前提； Not to copy other’s creative work, under no circumstances; 第二条： 不可过分依赖电脑技术，切记，你是一名设计师，不是一名电脑修图员； Not to rely completely on computer technology, it is a tool only and c...
程序员六大职业素养
曹浩洋的专栏
06-18 1429
程序员六大职业素养说起职业素养，可能大家脑子里马上反映出来的是西服领带公文包的精干白领形象，其实作为程序员来说，外在可能没有那么重要，更多的是内在职业素养，本期调查分享了两个研发小组的故事，让大家在统计数据的基础上进一步了解——什么是程序员需要的职业素养？案例一：问题团队AD公司是个在发展壮大中的贸易公司，由于业务发展员工从刚开始的10人两年内增加到150 多人，管理上出现了沟通效率低、对员工工作
论一个程序员的基本素养（一）
automannn
05-09 1948
    周星驰的有部特别出名的电影《喜剧之王》，在其中第一次看到了《论一个演员的基本素养》，觉得挺有趣的，后面就一直开玩笑各种鬼畜。不知道其它人对它的定位是怎样的，反正我第一看出来的搞笑，第二遍看出来的是励志，第三遍看出的来的是无赖。  正因为如此，这里我想写一下《论一个程序员的基本素养》，这跟影片本身也很符合，一个青铜选手议论着王者的操作，权当自己的玩笑吧！这本身也可以说是一个笔记吧，算是自己在...
写给工程师的十条精进原则
公众号已改名为-程序员阿沐
09-05 336
美团技术团队
送给程序员的10条精进建议
WantFlyDaCheng的博客
12-29 256
来源：美团技术博客作者：云鹏，2014年加入美团，先后参与了美团酒店供应链体系、分布式调度系统的建设，现在负责美团旅行客户关系管理系统、基础信息服务的建设工作。引言时间回到8年前，我人生中...
写给工程师的 10 条精进原则
程序员的那些事
10-07 314
（点击上方公众号，可快速关注）来源： 美团技术团队-云鹏引言时间回到8年前，我人生中的第一份实习工作，是在某互联网公司的无线搜索部做一个C++工程师。当时的我可谓意气风发...
做一个优秀程序员应该知道的15件事
10-25
优秀程序员应该具备的素质和能力是多方面的，以下是对【标题】中提到的15件事的详细解读： 1. 懂得分享：在软件开发领域，开源是一种文化。优秀程序员应该支持开源项目，并在有能力的时候为其贡献力量。通过分享和...
优秀程序员的好习惯共2页.pdf.zip
10-31
优秀程序员的好习惯共2页.pdf.zip
精选资源
对九个超级程序员的采访:如何成为优秀的程序员
03-23
我想通过电子邮件的方式对那些我非常感兴趣和非常敬重的程序员问10个问题。准备这10个问题我只花了5分钟，这些都是我个人想问他们的问题，所以，我基本上没想太多要问他们什么。最后两个问题和编程没有什么关系，我...
优秀程序员的十个习惯
03-01
【优秀程序员的十个习惯】 1. 持续学习与跟进新技术：作为优秀程序员，保持对新知识的渴望至关重要。不断学习新的编程语言、框架和工具，关注行业动态，参与专业社区讨论，如优快云、ITPUB、CHINAUNIX、digg.com等，...
优秀程序员必备的简历模板
02-26
优秀程序员必备的简历模板
基于YOWOv2的实时视频动作检测系统实现（Python源码+预训练模型+UCF24数据集）
11-28
本项目基于YOWOv2架构开发，提供完整的视频动作识别解决方案，包含Python实现代码、预训练模型参数及训练流程。系统采用UCF24数据集进行验证，所有功能模块均通过严格测试，运行稳定性得到充分保障。 该资源主要面向计算机相关领域的在校师生及行业从业者，涵盖计算机科学、信息安全、数据科学、人工智能、通信工程、物联网等专业方向。项目设计兼顾教学价值与实践意义，既适合初学者系统掌握动作检测技术原理，也可作为毕业设计、课程实践、科研立项的参考案例。 对于具备编程基础的研究者，本系统支持深度定制开发，允许在现有架构上扩展功能模块或调整检测逻辑。项目文件解压后需注意：存储路径及文件夹名称应使用英文字符，避免因编码问题导致程序异常。技术交流可通过指定渠道进行。 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！
地方管理部门如何借助企业创新数智空间加速体系化核心优势？.docx
11-28
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat时序分析：研究区边界内首末影像提取与时间戳获取方法
11-28
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台对指定区域内的Landsat 9卫星影像进行时间序列分析。通过定义一个矩形地理区域（aoi），加载“LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA”地表反射率数据集，并筛选出覆盖该区域的所有影像。随后，通过对影像集合按时间排序，提取了时间序列中的第一幅和最后一幅影像，并获取其对应的时间戳信息，用于分析影像数据的时间跨度。整个过程展示了GEE中常用的空间筛选、时间排序与属性提取的基本操作方法。; 适合人群：具备基本遥感知识和JavaScript编程基础，从事地理信息系统（GIS）、环境监测、土地利用等相关领域的科研人员或技术人员； 使用场景及目标：①掌握在GEE中加载和筛选Landsat 9影像的方法；②学习如何提取影像集合的时间范围信息，为后续时序分析提供基础；③应用于区域生态环境变化、地表覆盖动态监测等研究； 阅读建议：建议结合GEE代码编辑器实际运行代码，理解每一步的操作逻辑，尤其是filterBounds、sort方法的使用以及ee.Date()对时间的处理方式，便于拓展到其他传感器数据或更大范围的研究区域。
模拟电子线路课设：Multisim压控函数发生器
11-28
本课设项目对压控函数发生器进行了深入研究，使用Multisim10.0仿真软件作为平台进行仿真操作。通过此项目，我们熟悉了Multisim10.0的基本使用方法，并掌握了压控函数发生器的设计要素。该发生器主要包括直流电压产生电路、极性变换电路、三角波产生电路、反馈控制信号产生电路、正弦波产生电路和增益连续可调电压放大电路。最终设计出的压控函数发生器能够输出方波、三角波、正弦波，输出波形的频率可通过输入电压调节，且具备输出电压放大功能。 设计要求 设计的压控函数发生器需能产生方波、三角波、正弦波三种波形。 根据设计指标和要求，详细分析各单元电路的设计过程，逐级设计单元电路，绘制单元电路原理图，分析主要元器件的选择依据。 设计各单元电路的实现、调试、测试方案，并记录实验数据。完成单元电路测试，分析测试数据和输入、输出波形是否满足设计要求。 根据系统设计框图逐级级联各单元电路。每增加一级电路，必须先测试并检验级联后的电路是否满足设计要求。若满足要求，方可继续级联下一级电路。 注意事项 请确保在仿真和设计过程中遵循所有实验室安全规范。 仔细阅读Multisim10.0的用户手册，以充分理解软件的各项功能和使用方法。
基于人工智能的生物过程优化.docx
最新发布
11-28
基于人工智能行业解决方案，趋势分析
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）
11-28
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的无人车路径跟踪问题，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型，通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态，利用迭代学习机制不断提升控制性能，从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域，展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制；②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路；③作为科研复现与算法验证的学习资源，推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注神经网络与ILC的结合机制，并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比，以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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