CTO如何识别优秀的程序员

本文探讨了识别优秀程序员的关键标准,强调了激情、自学能力、聪明才智和个人项目的隐性经验等核心素质。此外还讨论了技术多样性和对新技术的态度。

source:世界经纪人.CTO: http://cto.icxo.com/htmlnews/2008/01/21/1244393.htm 

如何识别优秀的程序员?并不是像听起来那么容易。在这儿工作经验的作用是很有限的,因为伟大的程序员不一定要‘正式’的工作经历来证明他们的伟大。
   
    1,激情
    
    我曾经遇到许多“职业程序员”,他们从事IT是因为觉得这是一种职业,他们只在工作时间编程,除非送去培训否则他们不会学习新东西,这不是好的程序员。我认为一个好的程序员总是对编程充满激情,而且好的开发者会做一些编程工作即使这没有报酬。激情是一个优秀程序员的重要指标。
   
    2,自学好学
   
    编程领域始终发展变化着,不出一年有些新技术就变成了老技术,这并不是说好的程序员要对所有新技术跟进,但有些却对学习任何新技术都没有兴趣。他们通常在学校学习了编程,然后工作后单位安排学什么就学什么。如果在招聘中你听到“让我培训一个星期我就会胜任这个工作”那不要雇佣他。实际上,真正优秀的程序员始终谈论着你所不知道的新技术,向人们解释为什么你必须用这个技术,哪怕没有听众听得明白,哪怕他自己也不明白。
   
    3,聪明
   
    聪明包括很多因素,情绪和社会交际只是其中之一。好的程序员绝不木讷,他们是最聪明的人,他们中的许多善于交际,健谈、兴趣广泛。
   
    4,隐性的经验
   
    —好的程序员通。常有自己的私人的一些研究、爱好、项目,而这些是他们不写在简历上 (通常觉得不值得写),但表现出来却可能恰恰是他的潜能、深度和后劲所在。
   
    5,技术多样性
   
    由于好的程序员喜欢学习和涉猎新技术,所以一般来说超过22岁的都熟知很多新技术,而且对多种技术的长短有 “强烈”的个人意见/见解,喜好尝试新鲜技术。
   
    6,资格证书
   
    资格证书并不是识别真正程序员的方法,MCSE、SCJP、说明不了什么,它们只是让别人认识和获取的,顶多代表这个人在某个技术有一定的知识。
   
    原文作者在文末写道:以上所说的标准并不是绝对的,因为有些优秀的程序员确实不符合上述,而有些bad程序员却符合了。但相信这些对大多数真正的程序员都适用。
   
    总结而言,优秀的程序员通常有一下特点:
   
    n 对技术充满激情;
   
    n 将编程作为一种爱好
   
    n 如果你允许会滔滔不绝地跟你谈论技术
   
    n 有过个人的开发经历(与4意思相同)
   
    n 坚持认为某种技术最好
   
    n 如果让他用他认为不好的技术他会非常别扭
   
    n 聪明、健谈、兴趣广泛
   
    n 在大学和工作前就开始接触程序

以上。

向优秀的程序员奋斗吧。


 
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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