如何成为一名优秀程序员经验总结

1.重构是程序员的主力技能

2.工作日志能提升脑容量

3.先用Profiler调查,再谈性能优化

4.注释贵精不贵多。漫山遍野的碎碎注释,实际就是背景噪音。

5.普通程序员+Google=超级程序员

6、不要先写框架再写实现,做好反过来,从原型中提炼框架

7.单元测试总是合算的

8.代码结构清晰,其他的都不算事

9.好的项目作风硬派,一键测试,一键发布,一键部署,烂的项目猥琐,扣扣相传,不立文字,神神秘秘

10.编码不要畏惧变化,要拥抱变化。

11.常充电,程序员只有一种死法:土死的

12.编程之事,隔离是方向,起名时关键,测试是主角,调试是补充,版本控制是后悔药。

13.一行代码是一个兵,形成建制才能有战斗力里,单位规模不用太大,千人班,万人排易成万人坑。

14.重构、优化和修复Bug时,同时只能做一件。

15.简单模块注意封装,复杂模块注意分层。

16.人脑性能有限,整洁胜于杂乱。都不懂的代码,尝试整理下格式,不好用的接口,尝试重新封装下。

17.迭代速度决定工作强度。想多快好省,就从简化开发流程,加快迭代速度开始。

18.忘掉优化代码,过早的优化代码等同恶意破坏。忘掉代码做优化,优化要基于性能测试,而不是纠结于字里行间。

19.最好的工具是纸和笔,其次好的是Markdown.

20.Leader问任务时间,若答不上来,可能是任务拆分还不够细。

21.宁可多算一周,不可少估算一天。过于乐观容易让老板“受惊".

22.最有用的语言是English,其次才可能是Python。

23.百闻不如一键。画出结果,一目了然,调试耗时将大大缩短。

24.资源、代码应一道受版本控制管理。资源匹配错误远比代码匹配错误更难排查。

25.不要基于想象开发,要基于原型开发。原型的价值是快速验证想法,帮大家节省时间。

26.序列化首选明文文本。诸如二进制、混淆、加密、压缩等有需要时再加。

27.编译器永远比你懂微观优化,只能向它不擅长的方向努力。

28.不要制定过于大、过远、过细的计划。即使订了也没有用。

29.至少半数时间花在集成上。时间,时间,时间总是不够。

30.与主流意见、方法、风格习惯相悖时,先检讨自己最可靠。

31.出现Bug时主动查,不管是不是你的。这能让你的业务能力猛涨,个人形象上升。如果你的Bug被别人揪出来,那你会很被动。

32.不知怎么选技术书时候,就选薄的。起码不会太贵,且能看完。

33.Git是最棒的,简单,可靠,免费。

34.仅对”可预测的非理性“抛断言。

35.Log要写时间和分类,且能定向输出。

36.注释是稍差的文档。更好的是清晰的命名,让代码自己讲故事。

37.造轮子是很好的锻炼方法,前提是你见过别人的轮子。

38.CodeReview最好以小组或结对的形式。对业务有一定的了解,建议会更有价值(但不绝对),而且不会成为负担。管理者个人

review则会造成Team的负担。

39.提问前先做调研。问不到点上即被鄙视也浪费时间。

40、永远别小看程序员。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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