真正的优秀程序员有哪些与众不同之处

本文探讨了资深程序员即便年过半百仍热爱编程的原因,总结了13条宝贵建议,涉及专业技能提升、心态调整及职业规划等方面。

当你50岁时,还愿意编程吗?这个话题在Hacker News上众说纷纭,不过我们能够看到,那些真正成功的程序员,如John CarmackPeter NorvigJeff Dean,即使他们不再年轻,但依然对编程充满热情,他们身上有哪些与众不同之处,又有哪些值得我们学习?有人进行了总结。“当你50岁时,还愿意编程吗?”这个话题在Hacker News上众说纷纭,不过我们能够看到,那些真正成功的程序员,如John Carmack、Peter Norvig、Jeff Dean,即使他们不再年轻,但依然对编程充满热情,他们身上有哪些与众不同之处,又有哪些值得我们学习?有人进行了总结。
1. 选择当前科技领域的一个小子集,亲近它、拥抱它,并且尝试推进这个小领域的发展。
2. 理解不同数据结构和算法的优缺点,不单是内存中,还有磁盘上的表现。
3. 首先深刻理解你所在的领域,然后抛开计算机,像普通用户那样观察和体会。
4. 时刻准备好(包括能力和心理上)向深层探索,不仅仅是一两层,而是好几层。要知道,是否能在编程时势如破竹,与你所能达到的技术深度关联紧密。
5. 运用你的想象力,总是问这样的问题“还有更好的办法吗?”跳出固有的思维模式,最好的实现方式也许还没有人尝试过。
6. 永远不要过早退出,不要两次编写同一段代码,不要将一个变量命名为另一个变量的子集。如果不理解这些规则,也许你会争辩,不过一旦你这么做了,它们就能帮助你写出更好的代码,否则你将永远停留在初级程序员的水平。
7. 学习如何进行基准测试,学会的那一天,你会发现世界将变得不同。
8. 学会如何分辨琐事和细节,只将精力集中于细节。
9. 不要总是向你的用户和管理者妥协,有时应该让他们知道,他们自以为的并不是那么重要。
10. 写一个框架,无论你是否计划使用它。这个过程会让你学到靠其他方式无法学到的东西。
11. 把学到的东西教给别人,无论是口口相授还是文以载道,你都会发现自己也能从这个过程中收获良多。
12. 找到旁人写的这样一些代码——它们实现了重要的功能,但写得并不够聪明。重写它们,然后告诉自己永远不要犯相同的错误。
13. 在人生的某个时候,运营你自己的事业(服务或产品)。你能从中学到当职员时无法领悟的编程技巧。

1. 选择当前科技领域的一个小子集,亲近它、拥抱它,并且尝试推进这个小领域的发展。

2. 理解不同数据结构和算法的优缺点,不单是内存中,还有磁盘上的表现。

3. 首先深刻理解你所在的领域,然后抛开计算机,像普通用户那样观察和体会。

4. 时刻准备好(包括能力和心理上)向深层探索,不仅仅是一两层,而是好几层。要知道,是否能在编程时势如破竹,与你所能达到的技术深度关联紧密。

5. 运用你的想象力,总是问这样的问题还有更好的办法吗?跳出固有的思维模式,最好的实现方式也许还没有人尝试过。

6. 永远不要过早退出,不要两次编写同一段代码,不要将一个变量命名为另一个变量的子集。如果不理解这些规则,也许你会争辩,不过一旦你这么做了,它们就能帮助你写出更好的代码,否则你将永远停留在初级程序员的水平。

7. 学习如何进行基准测试,学会的那一天,你会发现世界将变得不同。

8. 学会如何分辨琐事和细节,只将精力集中于细节。

9. 不要总是向你的用户和管理者妥协,有时应该让他们知道,他们自以为的并不是那么重要。

10. 写一个框架,无论你是否计划使用它。这个过程会让你学到靠其他方式无法学到的东西。

11. 把学到的东西教给别人,无论是口口相授还是文以载道,你都会发现自己也能从这个过程中收获良多。

12. 找到旁人写的这样一些代码——它们实现了重要的功能,但写得并不够聪明。重写它们,然后告诉自己永远不要犯相同的错误。

13. 在人生的某个时候,运营你自己的事业(服务或产品)。你能从中学到当职员时无法领悟的编程技巧。


内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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