程序员之忘记才是高境界

本文通过《倚天屠龙记》中张无忌学习太极剑的故事,阐述了从学习到掌握再到融会贯通的过程。文章进一步将这一过程类比于程序设计的学习之路,强调了理解精髓而非死记硬背的重要性。
<倚天屠龙记>中有这样一段情节:张三丰向张无忌传授一套太极剑法,一路剑法使完,竟无一人喝彩,各人尽皆诧异:"这等慢吞吞、软绵绵的剑法,如何用来对敌过招"。还以为是张真人有意放慢了招数,好让张无忌瞧个明白。只听张三丰问道:“孩儿,你瞧明白了没有”,无忌答道:“看清楚了”。张三丰道:“都记得了没有?”,张无忌答道:“已忘记了一小半”。张三丰道:“好,那也难为你了。你自己去想想吧 。”张无忌低头默想。过了一会,张三丰问道:“现下怎样了?”张无忌道:“已忘了一大半了。"周颠等人皆急:“刚学的剑法都忘了一大半,这可如何迎敌”。便请张三丰重新传授一遍,张三丰微笑再使出一路相同的剑法,张无忌沉思一会,睁开眼:“我已忘的干干净净”。众人皆惊唯张三丰独喜,随即张无忌拿剑迎敌,大胜。

    金庸这笔用意之深,使得透露出一个真理:忘记。张无忌学太极剑,不记招式,只是细看剑招中“神在剑先,绵绵不绝”之意。看完一路剑法,已忘记了一小半。低头默想之后,已忘记了一大半`。再看张三丰演练一遍,再经沉思玩味,终于忘得干干净净。当全部忘记之时,也是学成之时,缍以之力克强敌。由记得转化为有如本能一般,终能不受原来招式所限,随意出招自成章法。

    让我想到现代背誉为中国IT商业领头羊、企业家的楷模的马云先生的一段语录:“三年以前我送一个同事去读MBA,我跟他说,如果毕业以后你忘了所学的东西,那你已经毕业了。如果你天天还想着所学的东西,那你就还没有毕业。学习MBA的知识,但要跳出MBA的局限。”

    忘记其形,悟得其意,乃至返璞归真,神乎其技。

    真正做到这种忘记何其难!需要你有着聪慧的头脑和超于常人的思维方式,跳出思维的局限和思想的束缚,从而达到另一个完全不同的境界。很多人十分用功,拼命强记,结果真的是“心有拘囿”,大受原来学说文字的拘束,真意反而完全错过,越是努力,所受缚束越深,令人深感可惜。佛教禅宗有句佛偈:“看山是山,看水是水,是为第一境界;看山不是山,看水不是水,方为第二境界;看山还是山,看水还是水,才为最高境界”,跟无忌学剑有着异曲同工之妙。

    张无忌是武侠小说中的人物,是虚拟出来的。普通人没有他那么变态的悟性,但无论是学武还是学文,其本质和境界都有着潜在的相似点,都要经历一个从简到繁,再从繁到简的过程。无论是哲学、文学还是科学,或是其他种种学科,我们刚入门、了解到一些皮毛的时候,或多或少的都会有一种“不过如此”、“原来这么简单”的浮躁心理,只是因为了解的太肤浅,是“看山是山,看水是水”的境界。当我们接触时间长了,遇到无数个问题和挫折的时候,开始逐渐了解到它的深意,就不再有刚开始的心态,而开始小心谨慎,好学善思,这时就是进入了“看山不是山,看水不是水”的境界,我们开始分析山为什么是山?水为什么是水?它们是由什么组成的?为何展现出这种不同的颜色和形态?第二境界是一个带着无数疑问,深入分析思考的过程。


    当我们在第二境界停留的够久,对一种学科了解的足够深的时候,多年的量变积累引起了质变,完成了一个质的飞跃,我们就达到了“看山还是山,看水还是水”的最高境界。到了这个境界,我们就不会去考虑山为什么是山、水为什么是水了,因为已经能从一个更高层次的角度上来看待它们,甚至创造它们。


    但,第三境界,却不是那么容易能达到的。我们大多数人,都停留在第二境界中苦苦的追寻,再寻觅的路途上迷失方向,或是经受不住挫折打击而停止前行。第二境界是一个迷宫,是一片布满了谜团和危险的原始森林,是一条蜿蜒崎岖、荆棘密布的道路,有着无数的分岔口,很多人穷尽一生也无法寻得正确的道路,在沐浴着真理的阳光的梦境中化为茫茫的白雾。也有人误以为成功的走了出来,拿到了真理的王冠,但公正的天平总会称量出赝品。


    正如马云所说:“今天很残酷,明天更残酷,后天很美好。但大多数人死在了明天晚上”。今天,明天,后天,比作这三个境界也是恰如其分。


    人类求知和探索的步伐从未停止过,翻开历史的书页,上面总会记载着人类中那凤毛麟角的几个。在秋水边逍遥游的庄子,在寂静夜空下沉思的苏格拉底.....等等(PS:为什么都是哲学家,难道就像修仙小说里说的那样,有无数个门派,但总只有那么一两个才是真正能得道成仙、修成正果的。或许也正是哲学的思想就是关于“天地人”的思考),无论怎么说,既然人活一世,就脱离不了这身皮囊,达到精神上的真正超脱和自由。哲学家也有饿肚子的时候,所以我并不是认为只有研究哲学才能达到最高境界。法国有句谚语:“人类一思考,上帝就发笑。”上帝给第二境界的人们布下了太多的陷阱与迷雾,所以他认为人类是永远走不出来的。所以当人们思考如何达到真正的最高境界时,上帝就象猎人看着猎物一样嘲笑它们的愚蠢,但终有一天,人类的思想超越了这个境界,那时估计上帝就笑不出来了。我并不赞同这句话,因为我认为它扼杀了人们的创造力,上帝只是一个代名词,代表着创造一切的伟大力量,但我坚信人类终会拥有这个力量(扯远了,扯远了......)  我们大多数人都在第二阶段苦苦追寻,所以需要多研究一下前人的足迹,前人的经验和智慧,会对我们思想的道路提供很多正确的指引。让我们学会闭上双眼,去感受真理的方向,忘记那些路途上的障碍......只有真正学会了忘记,境界才能真正的升华。


    有人给程序员也分了几种境界:
第一阶段

此阶段主要是能熟练地使用某种语言。这就相当于练武中的套路和架式这些表面的东西。

第二阶段

此阶段能精通基于某种平台的接口(例如我们现在常用的Win 32的API函数)以及所对应语言的自身的库函数。到达这个阶段后,也就相当于可以进行真实散打对练了,可以真正地在实践中做些应用。

第三阶段

此阶段能深入地了解某个平台系统的底层,已经具有了初级的内功的能力,也就是“手中有剑,心中无剑”。

第四阶段

此阶段能直接在平台上进行比较深层次的开发。基本上,能达到这个层次就可以说是进入了高层次。这时进入了高级内功的修炼。比如能进行VxD或操作系统的内核的修改。这时已经不再有语言的束缚,语言只是一种工具,即使要用自己不会的语言进行开发,也只是简单地熟悉一下,就手到擒来,完全不

像是第一阶段的时候学习语言的那种情况。一般来说,从第三阶段过渡到第四阶段是比较困难的。为什么会难呢?这就是因为很多人的思想转变不过来。

第五阶段

此阶段就已经不再局限于简单的技术上的问题了,而是能从全局上把握和设计一个比较大的系统体系结构,从内核到外层界面。可以说是“手中无剑,心中有剑”。到了这个阶段以后,能对市面上的任何软件进行剖析,并能按自己的要求进行设计,就算是MS Word这样的大型软件,只要有充足的时间,也一定会设计出来。

第六阶段

此阶段也是最高的境界,达到“无招胜有招”。这时候,任何问题就纯粹变成了一个思路的问题,不是用什么代码就能表示的。也就是“手中无剑,心中也无剑”。


     在程序这条道路上还有很长的路途要走。啥时候能达到忘记代码、“手中无剑,心中也无剑”的境界呢,估计忘记代码很容易,但形成一种程序的思维就困难的多了。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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