有理想的程序员必须知道的15件事

作为程序员,要取得非凡成就需要记住的15件事.

  1.走一条不一样的路

  在有利于自己的市场中竞争,如果你满足于"泯然众人矣",那恐怕就得跟那些低工资国家的程序员们同场竞技了.

  2.了解自己的公司

  以我在医院、咨询公司、物流企业以及大技术公司工作的经验来看,这一点所言不虚.

  不同公司的运营模式差异极大.如果你理解企业的运营模式,那你就不一样了!在这家公司中(或者对客户而言),你是参与业务运营的资产,你的工作能直接产生效益!

  3.与最优秀的人为伍

  很早以前,我喜欢打篮球,被分配到一个水平比较高的队里.一开始适应的确很困难,但环境的压力越大(重大比赛),我的长进也就越明显.

  每个领域其实都一样:你周围人的水平(以及对你的期望)越高,你就会变得越优秀.

  4.制造差异

  每年学习一门新编程语言.为什么不呢?不断尝试新事物,你关注的技术种类越多,脚下的路就越宽广,你的职业生涯就会日新月异.不知道几年后java的趋势如何?那就学习clojure.学ruby还是python?这两种语言都可以试试啊.然后你才能知道哪种语言更适合某个特定的项目.看,掌握的语言多了,才能在需要的时候信手拈来吧.

  5.畏惧,是最大的敌人

  还是直接从书中摘一句吧:"在畏惧中做出的职业规划,很可能会让自己后半辈子就一直被'圈禁'在小隔断里,永远不会有创造明天辉煌的时刻.没错,那样是安全,但有意思吗?"

  6.要成为多面手

  如果你掌握了所在领域的知识,那你只能是一名专业人士.用php编程?花点时间设置一台apache服务器,让php和mysql都跑起来.一直在用jquery?试试prototype.你懂了吧.

  7.一个字:做

  别指望别人过来教你该怎么做,出去,自己学着去做!

  8.找一位好老师

  找一位好老师可以让你在学习技术的时候有的放矢.作者给我们讲述了别人是怎么指导他学习的(顺便说一句,作者在这本书里讲了很多个人经历的小故事,他居然从一位演奏家转行来做软件开发!):"好好研究一下目录服务,熟悉一种unix变体,然后再掌握一门脚本语言."

  请记住这句禅宗谚语:"循路觅宗师,形影不相离,师知吾亦知,吾乃成宗师."

  9.主动教会别人

  教会别人是一种最好的学习方式.写一篇博客能帮你搞清楚一个问题.为此,你必须先掌握很多材料,同时还要有条有理地讲给别人听(写作技能).如书中所言:"要想知道自己是不是真的明白,你就讲给别人听听."

  10.实践,实践,再实践(训练)

  只有进行大量实践(花大量的时间)才能掌握某种技术.看的很多,写的很少,遇到问题,改一改,又去读代码……(这样下去是不行的).

  要特别警惕拖延症.其实,往往只要有了开头就好办了.

  自我加压,效果会更好.我曾在一篇博客中提到帕金森定律:紧张的时限可以让你提高工作效率.为什么不把这个定律用到学习上呢,比如说在y时间内学会x?

  11.从小处入手

  每天都取得一项小成果,每天都要坚持做(写在博客上?).这样一来,你只能让自己比昨天更进步,而不能说自己比上星期进步了一点.

  12.享受过程

  关注当下,而不是目标,享受那些在追逐未来目标的途中可能无暇顾及的小胜利.人总要生活在当下.我享受编程的过程,就像享受编程的结果一样.

  13.不要丧失危机感

  越是成功,就越容易犯重大错误.永远不要忘了危机感,特别是要认识到你今天所知道的,到了明天可能就会一文不值.过去的荣耀不能保你永远无虞.

  据书中所说,你最好是要让自己能够"通用",而不要对哪种技术或哪个公司产生依赖.你所掌握的某些技能,甚至你的工作,到了明天都可能会变得毫无价值.因此要不断提高/丰富/扩展自己的技能.

  14.推销自己

  为某个项目贡献自己的一份力量,写一篇博客,共享自己的源代码,成为对某个社区有用的人.

  当然,做这些事可能需要激情,要看你的爱好,但这些事也会间接地推广你的工作成果,证明你的实力,提高你的知名度.

  15.关注市场

  书中还提到了"预警极客",也就是那些始终引领技术发展的人.这些人说过的话往往带有预见性,他们提到事物也许过几天就会成为头条新闻.关注这些人,常看他们的twitter和博客.

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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