[译文]程序员能力矩阵 Programmer Competency Matrix


注意:每个层次的知识都是渐增的,位于层次n,也蕴涵了你需了解所有低于层次n的知识。
计算机科学 Computer Science
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数据结构不知道数组和链表的差异能够解释和使用数组,链表,字典等,并且能够用于实际的编程任务。了解基本数据结构时间和空间的折中,比如数组vs 链表,能够解释如何实现哈希表和处理冲突,了解优先队列及其实现。高等的数据结构的知识,比如B-树、二项堆、斐波那契堆、AVL树、红黑树、伸展树、跳跃表以及前缀树等。 
算法不能够找出一个数组各数的平均值(这令人难以置信,但是我的确在应聘者中遇到过)基本的排序,搜索和数据的遍历和检索算法。树,图,简单的贪婪算法和分而治之算法,能够适度了解矩阵该层的含义。能够辨识和编写动态规划方案,良好的图算法知识,良好的数值估算的知识,能够辨别NP问题等。Working with someone who has a good topcoder ranking would be an unbelievable piece of luck!
编程体系不知道何为编译器、链接器和解释器。对编译器、链接器、解释器有基本的了解。知道什么是汇编代码以及在硬件层如何工作。有一些虚拟内存和分页知识。了解内核模式vs用户模式,多线程,同步原语以及它们如何实现,能够阅读汇编代码。了解网络如何工作,了解网络协议和socket级别编程。了解整个程序堆栈、硬件(CPU+内存+中断+微码)、二进制代码、汇编、静态和动态链接、编码、解释、JIT(just-in-time)编译、内存碎片回收、堆、栈、存储器编址… 
软件工程 Software Engineering
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源码版本控制通过日期备份文件夹VSS和初级的CVS/SVN用户熟练地使用CVS和SVN特性。知道如何分支和归并,使用程序库补丁安装特性等有分布式VCS系统的知识。尝试过Bzr/Mercurial/Darcs/Git 
自动化编译只知道在IDE下编译知道如何编译在命令行下编译系统能够安装一个脚本构建基本的系统能够安装一个脚本来构建系统并且归档,安装程序,生成发布记录和给源码控制中的代码分配标签。 
自动化测试认为所有的测试都是测试员的工作。能够编写自动化的单元测试,能够为正在编写的代码提出良好的测试用例。按照TDD (Test Driven Development)方式编写代码。了解并且能够有效自动化安装,载入/性能和UI测试 
程序设计 Programming
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问题分解只有直线式的代码,通过复制粘贴来复用能够把问题分散到多个函数中能够想出可复用的函数/对象来解决大题的问题使用适宜的数据结构和算法,写出通用的/面向对象的代码来封装问题的易改变的层面。 
系统分解N想不出比单一的文件/类更好的层面如果不在同一平台或没采用相同的技术,能够把问题空间和设计方案分解。能够设计跨技术/平台的系统。能够在多个产品线和与外部体系一体化中虚拟化和设计复制的系统。同时也能够设计支持系统监视、报告、故障恢复等。 
交流不能向同伴表达想法/主意。匮乏拼写和语法的能力。同伴能了解你在说什么。有良好的拼写和语法能力。能够和同伴进行高效的交流能够使用清晰的方式了解和交流想法/设计/主意/细则,能适应每种环境的交流This is an often under rated but very critical criteria for judging a programmer. With the increase in outsourcing of programming tasks to places where English is not the native tongue this issue has become more prominent. I know of several projects that failed because the programmers could not understand what the intent of the communication was.
同一文件中代码组织同一文件中组织没有依据按照逻辑性或者易接近的方法代码分块和对于其他源文件来说是易于是释,引用其他源文件时有良好的注释文档头部有许可声明,总结,良好的注释,一致的空格缩进。文档外观美观。 
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跨文件代码组织没够想过给代码跨文件组织相关文件按文件夹分组每个物理文件都有独立的目的,比如一个类的定义,一个特性的实现等。代码在物理层组织紧密,在文件名上与设计和外观相匹配,可以通过文件分布方式洞察设计理念。 
源码树组织一切都放在一个文件夹内初步地将代码分散进对应逻辑的文件夹。没有循环依赖,二进制文件,库,文档,构建,第三方的代码都组织进合适的文件夹内。源码树的物理布局与逻辑层次、组织方式相匹配。可以通过目录名称和组织方式洞察设计理念。The difference between this and the previous item is in the scale of organization, source tree organization relates to the entire set of artifacts that define the system.
代码可读性单音节的名称 (在国内应该是那些类似用汉语拼音命名的习惯)对文件、变量、类、方法等,有良好的命名。没有长函数、注释解释不常规的代码,bug修复,代码假设。代码假设验证使用断言,自然的代码流,没有深层嵌套的条件和方法 
防御性编码不知道这个概念检查代码中所有的参数,对关键的假设进行断言确保检查了返回值和使代码失败的异常。有自己的库来帮助防御性编程、编写单元测试模拟故障 
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错误处理只给乐观的情形编码基本的代码错误处理,抛出异常/生成错误确保错误/异常留在程序中有良好的状态,资源,连接,内存都有被合适的清理。在编码之前察觉可能出现的异常,在代码的所有层次中维持一致性的异常处理策略,提出整个系统的错误处理准则。 
IDEIDE大部分用来进行文本编辑了解其周围的接口,能够高效地通过菜单来使用IDE了解最常操作的键盘快捷键编写自定义宏 
API需要频繁地查阅文档把最频繁使用的API记在脑子里广阔且深入的API知识。为了使实际任务中常用API使用更加便捷,编写过API的上层库,填补API之间的缺口。E.g. of API can be Java library, .net framework or the custom API for the application
框架没有使用过主平台外的任何框架听过但没用过平台下流行的可用框架在专业的职位中使用过一个以上的框架,通晓各框架的特色。某框架的作者 
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需求分析接受给定的需求和代码规格能对规格的遗漏提出疑问了解全面情况,提出需要被规格化的整体范围。能够提出更好的可选方案,根据经验的浮现给出需求 
脚本不具备脚本工具的知识批处理文件/shell脚本Perl/Python/Ruby/VBScript/Powershell写过并且发表过可重用的代码 
数据库认为Excel就是数据库知道基本的数据库概念,规范化、ACID(原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation、持久性Durability)、事务化,能够写简单的select语句能够牢记在运行时必要查询中设计良好的规范化数据库模式, 精通用户视图,存储过程,触发器和用户定义类型。知道聚集与非聚集索引之间的差异。精通使用ORM(Object Relational Mapping对象关系映射)工具能做基本的数据库管理,性能优化,索引优化,编写高级的select查询,能够使用相关sql来替换游标,理解数据内部的存储,了解如何镜像、复制数据库。知道两段数据提交如何工作 
经验 Experience
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专业语言经验命令式语言和面向对象语言命令式语言,面向对象语言和说明型语言(SQL),如果了解静态类型vs动态类型,弱类型vs强类型则有加分函数式语言,如果了解延缓求值,局部套用函数,延续则有加分并发语言(Erlang, Oz) 逻辑语言(Prolog) 
专业平台经验12-34-56+ 
专业经验年龄12-56-910+ 
领域知识没有该领域的知识在该领域中曾经至少为一个产品工作过在同一领域中为多个产品工作过领域专家。在该领域设计和实现数种产品/方案。精通该领域使用的标准条款和协议 
学识 Knowledge
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工具知识仅限于主要的IDE(VS.Net, Eclipse等)知道一些流行和标准工具的备选方案对编辑器、调试器、IDE、开源的备选方案有很好的了解。比如某人了解大多数Scott Hanselman的威力工具列表中的工具,使用过ORM工具。实际地编写过工具和脚本,如果这些被发布则有加分 
语言接触命令式语言和面向对象语言命令式语言、面向对象语言和说明型语言(SQL),如果了解静态类型vs动态类型、弱类型vs强类型则有加分函数式语言,如果了解延缓求值、局部套用函数、continuations (源于scheme中的一种高级控制结构)则有加分并发语言(Erlang, Oz) 逻辑语言(Prolog) 
代码库知识从来没有查询过代码库基本的代码层知识,了解如果构建系统良好的代码库工作知识,实现过几次bug修复或者完成了一些细小的特性实现了代码库中多个大型特性,能够轻松地将多数特性的需求变更具体化,从容地处理bug修复。 
下一代技术知识从来没听说过即将到来的技术听说过某领域即将到来的技术下载过alpha preview/CTP/beta版本,并且读过一些文章和手册试用过预览版而且实际地构建过某物,如果共享给其他人的话则有加分 
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平台内部对平台内部毫无所知有平台基本的内部工作的知识深度的平台内部知识,能够设想平台如何将程序转换成可执行代码。编写过增强平台或者为其平台内部提供信息的工具。比如,反汇编工具,反编译工具,调试工具等。 
书籍菜鸟系列,21天系列,24小时系列,蠢货系列...《代码大全》,《别让我思考》, 《精通正则表达式》《设计模式》,《人件》,《代码珠玑》,《算法设计手册》,《程序员修炼之道》,《人月神话》《计算机程序设计与解释》,《事务处理:概念与技术》,《计算机程序设计模型》,《计算机程序设计艺术》,《数据库系统导论》 C.J Date版,《Thinking Forth》 ,《Little Schemer》(没找到其中译本) 
博客听过但是从来抽不出空去接触阅读一些科技/编程/软件工程的博客,并且经常的收听一些播客维护一些博客的链接,收集博主分享的有用的文章和工具维护一个在编程方面,分享有个人见解和思考的博客
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
内容概要:本文深入探讨了与液冷数据中心废热集成的跨临界压缩 CO₂储能系统(CCES)。研究构建了单级压缩(System-CP)和双级压缩(System-VP)两种系统,通过准动态模型分析其能量和㶲性能,并开发经济模型评估其经济性。研究结果显示,System-CP 和 System-VP 的往返效率分别为 64.67% 和 67.41%,储能密度分别为 0.24 和 0.26 kW·h/m³。对于 15 MW × 5 h 的储能容量,两种系统的总资本成本分别为 4.7784 亿和 4.3741 亿美元,投资回收期分别为 14.76 年和 12.39 年。此外,研究还揭示了关键参数如压力比、热源温度等对系统性能的影响,提出了优化建议和技术实现路径。 适合人群:从事能源管理、数据中心运营、储能技术研发的专业人员以及关注绿色能源和碳减排的研究者。 使用场景及目标:①评估液冷数据中心与跨临界 CO₂储能系统的集成方案;②优化数据中心废热利用效率;③分析不同压缩系统在储能密度、成本和效率方面的差异;④探索系统集成的经济性和技术可行性。 其他说明:该研究不仅提供了详细的热力学和经济性分析,还通过实证数据验证了系统的技术经济可行性,为绿色数据中心的建设提供了量化决策依据。文中还讨论了未来的研究方向,如低温差高效热泵材料、自适应压力容器设计等,旨在进一步提升系统的性能和经济性。
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