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:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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