一些鲜为人知的编程真相

做程序员的经历让我知道了一些关于软件编程的事情。下面的这些事情可能会让朋友们对软件开发感到惊讶:

  • 1. 一个程序员用在写程序上的时间大概占他的工作时间的10-20%,大部分的程序员每天大约能写出10-12行的能进入最终的产品的代码 — —不管他的技术水平有多高。 好的程序员花去90%的时间在思考、研究和实验,来找出最优方案。差的程序员花去90%的时间在调试问题程序、盲目的修改程序,期望某种写法能可行。“一 个卓越的车床工可以要求比一个一般的车床工多拿数倍高的工资,但一个卓越的软件写手的价值会10000倍于一个普通的写手。”——比尔 盖茨
  • 2. 一个优秀的程序员的效率会是一个普通的程序员的十倍之上。一个伟大的程序员的效率会是一个普通程序员的20-100倍。这不是夸张 — — 1960年以来的无数研究都一致的证明了这一点。一个差的程序员不仅仅是没效率 — — 他不仅不能完成任务,写出的大量代码也让别人头痛的没法维护。
  • 3. 伟大的程序员只花很少的时间去写代码——至少指那些最终形成产品的代码。那些要花掉大量时间写代码的程序员都是太懒惰,太自大,太傲慢,不屑用现有的方案 去解决老问题。伟大的程序员的精明之处在 于懂得欣赏和重复利用通用模式。好的程序员并不害怕经常的重构(重写)他们的代码以求达到最好效果。差的程序员写的代码缺乏整体概念,冗余,没有层次,没 有模式,导致很难重构。把这些代码扔掉重做也比修改起来容易。
  • 4. 软件遵循熵的定律,跟其它所有东西一样。持续的变更会导致软件腐烂,腐蚀掉对原始设计的完整性概念。软件的腐烂是不可避免的,但程序员在开发软件时 没有考虑完整性,将会使软件腐烂的如此之快,以至于软件在还没有完成之前就已经毫无价值了。软件完整性上的熵变可能是软件项目失败最常见的原因。(第二大 常见失败原因是做出的不是客户想要的东西。)软件腐烂使开发进度呈指数级速度放缓,大量的软件在失败之前都是面对着突增的时间要求和资金预算。
  • 5. 2004年的一项研究表明大多数的软件项目(51%)会在关键功能上失败,其中15%是完全的失败。这比1994年前有很大的改进,当时是31%。
  • 6. 尽管大多数软件都是团体开发的,但这并不是一项民/主的活动。通常,一个人负责设计,其他人负责实现细节。
  • 7. 编程是个很难的工作。是一种剧烈的脑力劳动。好的程序员7×24小时的思考他们的工作。他们最重要的程序都是在淋浴时、睡梦中写成的。因为这最重要的工作都是在远离键盘的情况下完成的,所以软件工程不可能通过增加在办公室的工作时间或增加人手来加快进度。
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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