程序员困境:底层编码能力正逐步丧失

本文探讨了在大公司环境下,程序员容易陷入的‘专家陷阱’,导致底层代码编写能力退化的问题。通过分析实际案例,指出这种现象不仅与个人能力相关,更与公司环境紧密相连。文章提出了一系列跳出困境的方法,包括个人做项目、团队轮换工作、举办黑客马拉松等,旨在促进创新和技能提升。

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不同的公司环境会培养出不同的员工,程序员也不例外,由于大公司的开发框架十分成熟,稳定,而且充满盈利能力,所以开发者容易陷入拿来主义思维,而底层代码的编写能力正在逐渐退化。

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前段时间,@developerworks在微博上向大家推荐了一篇引人深思的文章《程序员困境》,这篇文章的作者描述了在招聘内核程序员时所遇到的一个现象,一些来自大公司的“高级”程序员,却连最简单最基本的问题都无法回答,这不禁引发了作者的思考,下面是笔者的简译:

最近,我为招聘内核程序员而面试了数万个应聘者,有一些是来自有名的大公司,比如非常有名的芯片/嵌入式系统开发公司。许多人的简历制作的非常完美——涉及的各种项目、获得的各种奖项等,并有一些人声称,他们在内核研发上有10多年的工作经验,然而,令人惊奇地是,他们却无法回答一些基本的问题:当调用标准的malloc函数时,内核发生了什么?

别吃惊,当我让一个应聘者编写一个基于glib哈希函数的LRU缓存框架时,他首先声称自己从未使用过glib,于是我向他演示glib哈希API页面,并且详细地解释,然而一个小时后,他只写了几行凌乱的代码。我不知道在其它国家是否会有类似的情形,但在中国,或者更具体地说,在北京,这就是现实。那些“高级”程序员,在有名的外企工作几年后,连一些简单的、基本的问题都无法实现。

为什么?

我愈加思考就愈加认为,这不仅仅是与程序员自身有关,更与其所在的公司环境有关。这些公司通常会提供稳定的堆栈代码,并且多年来一直沿用着,几行没有任何变化。程序员整天围绕着这些代码工作,按照已有的思路去开发,无需自己动脑、去思考。如果长期在这样的环境下工作,并且也没有在外部进行提升和开阔,多年以后,你会发现自己处于很可怜的位置——在公司内部或团队里声称是“专家”,然而不幸地是,你却不能在市场找到一个与之平等的工作。

这就是所谓的“专家陷阱”。在当程序员的第一天,我们就梦想着成为团队/公司的专家,然而,当这一天到来,大家却陷入了困惑。越深入到当前的代码中,陷的就越深。渐渐地,我们丧失了那种从头开始创建完整项目的能力,因为现有的代码如此稳定。更糟糕的是,如果我们的主要工作仅仅是维护现有的代码,带有一些细微的功能添加和改善,一段时间后,无论你读过或学习过多么牛逼的代码,你将会发现自己不再会写代码——甚至是刚毕业那种简单的代码。这就是程序员困境:我们通过编码谋生,但环境却正在摧毁我们这种谋生的能力。

如何跳出困境

对程序员个人来说,首先,做自己的项目;其次不要待在同一团队超过两年时间。

给团队/公司的建议,给员工压力和挑战:轮流工作,让“专家”有机会拓宽自己的技能。定期举行黑客马拉松:这将有助于创建一个拥抱创新和创造的文化氛围。

对此,各位程序员,你们又是持何种观点呢?本文作者主要描述了程序员在大公司所面临的问题,你们身处的环境如何呢?不妨和我们一起分享下吧。

原文路径:[url]http://www.iteye.com/news/28193[/url]
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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