技术人生感悟(Perception to Technology Life)

本文讨论了程序员不应只专注于技术本身,更重要的是理解所做工作的商业价值。文章引用了CodingHorror作者的观点,强调程序员需要跳出纯技术视角,学会从用户角度思考问题,理解行业和业务需求。

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    刚看了刘未鹏的一篇名为"方法论、方法论——程序员的阿喀琉斯之踵"的blog,其中有如下片段,看了后颇受启发,想和各位分享.

      CodingHorror 的作者最近在博客里面跟着 Steve Yegge 同学宣称,如果有一件事情是他想教给程序员同学们的,那就是 Marketing 。无独有偶,有一次吃饭的时候鲍志云同学也提到: Marketing Sense 是很重要的。其实也就是不要总想着写牛代码,用牛语言技术,不要落入为技术而技术的怪圈,而是首先想明白做的事情有什么价值,先弄清做什么,为什么做,再去想怎么做,这样后面的功夫才花的有价值

             You won’t– you cannot– become a better programmer through sheer force of programming alone. You can only complement and enhance your existing programming skills by branching out. Learn about your users. Learn about the industry. Learn about your business.

    当然,最后必须声明的是,不要矫枉过正,误会以上的观点,以上观点并不是说学生时代做的基本功是不需要的,一些非常基本的功夫(如计算机体系结构、数据结构和算法、两个主要流派(命令式和声明式)的编程语言都使用了哪些主要的编程范式、对主流语言的优缺点和适用场合的了解等等)是有必要掌握牢靠的,因为一方面我们并不是都能去做判断与决策,码农总是一个可靠的职业。另一方面对技术大方向的把握也是决策的基础知识,只是不要掉进无尽的技术漩涡,成为技术追星族。此外也许还有一个小小的好处就是如果被老板逼着用一门不熟悉的语言时不会很不痛快,因为真正重要的事情是你完成的产品,而不是用的语言

 

 

 

### 感知技术及其在计算机科学中的应用 感知计算是指让机器能够理解并响应周围环境的能力。这种能力依赖于多种技术算法的发展,包括但不限于传感器融合、模式识别以及人工智能。 #### 1. 多模态数据处理 为了实现有效的感知功能,通常会采用多模态的数据输入方式来增强系统的鲁棒性和准确性。例如,在自动驾驶汽车中,车辆不仅依靠摄像头捕捉视觉信息,还会利用激光雷达(LiDAR)获取距离测量值,并通过麦克风监听声音信号[^1]。 ```python import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler def preprocess_multimodal_data(image_features, lidar_distances, audio_signals): scaler = StandardScaler() # 对不同类型的特征分别标准化 image_scaled = scaler.fit_transform(image_features.reshape(-1, 1)) lidar_scaled = scaler.transform(lidar_distances.reshape(-1, 1)) audio_scaled = scaler.transform(audio_signals.reshape(-1, 1)) return np.hstack((image_scaled, lidar_scaled, audio_scaled)) ``` #### 2. 自然语言处理(NLP) 自然语言处理是另一个重要的感知领域,它使计算机可以理解和生成人类的语言。这涉及到词法分析、句法解析等多个层次的理解过程。近年来,随着深度学习模型的进步,NLP已经取得了显著成就,比如自动翻译服务的质量得到了极大提升[^4]。 #### 3. 计算机视觉(CV) 作为最成熟的感知分支之一,CV致力于教给计算机如何解释图像或视频流的内容。典型的应用场景有面部检测与识别、物体分类等。卷积神经网络(CNNs)已经成为解决这些问题的标准工具集. ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions model = ResNet50(weights='imagenet') def predict_image_class(img_path): img = tf.keras.utils.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = tf.keras.utils.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) preds = model.predict(x) decoded_preds = decode_predictions(preds, top=3)[0] return [(class_name, prob) for (_, class_name, prob) in decoded_preds] ``` #### 4. 物联网(IoT) 物联网设备广泛分布于各个角落,它们持续不断地收集着关于物理世界的各类参数变化情况。这些海量而实时更新的信息构成了构建智能城市、智能家居的基础架构的一部分[^3].
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