写给年轻程序员的一些建议

首先,恭喜你选择了程序员这个职业。编程其实真的是个很不错的职业,优秀的程序员就好像热卖品一样紧俏。哦,对了,忘记说了,如果哪位高手擅长Drupal,欢迎发email到chris@pirillo.com,我在此恭候大驾。另外,特别感谢Grant发来的有关于年轻人如何学习编程的资料。

• 阅读。

如果你不喜欢把时间花在阅读上,那么很遗憾的告诉你,你并不适合涉及这个领域。如果你想学好计算机语言,那么你就必须花时间去阅读书籍,浏览网页,翻阅杂志,细品文章。

• 不管花多少时间都要找到适合你的语言。

因为我们需要完成数以万计的代码工作,所以一个称手的语言工具就显得异常重要。此外,还有一点请记住,一旦你精通了一种计算机语言,那么触类旁通,其他的语言对你而言也不会是什么拦路虎。

• 思考。

在你开始编程之前,请务必先思考这个问题:你写这个程序的目的是什么。我可以很诚挚地告诉你,我在最后在审查的时候总是要删去很多没用的代码,这些垃圾代码完全可以说是费力不讨好的无用功。

• 使用流程图。

流程图能让你有效组织代码,省时省力。

• 做好备份。

一旦开工,就有可能碰到数据丢失甚至死机等等乱七八糟的事情,所以,为了以防万一,我强烈建议把资料统统做好备份。同时,我们也应该时不时的备份我们写的代码,这样即使犯了个不可挽回的错误,我们也可以复原。

• 注释代码。

如果你有事需要离开正在进行中的项目,那么等你回来的时候,很有可能,你完全看不懂刚刚写的是什么意思了。这个时候,代码注释就大显神通了。通过阅读注释,我们就能很轻松了解我们刚刚想到哪写到哪了,而不必把整段代码再去研究回味一遍。

• 勇于寻求帮助。

微软有一个很棒的帮助网站,里面有为程序员准备的数据库。我们也可以登录他们的博客,提出问题,可是随时都有人在线为你解答问题的哦。

• 找一本好书。

地方或者学校的图书馆中总会有关于编程的书籍,筛选出来,然后仔细研读,好好学习。

• 测试。

当你觉得你的程序已经写得真心棒极了,那么是时候测试了。我所说的测试,指的是让其他人来评价你的程序,或者当做免费软件提供给他人使用。甚至还可以申请一个网站,以便于人们有需要的话可以随时下载。大家的反馈将会是你最宝贵的建议和动力。

译文链接: http://news.html5tricks.com/advice-to-young-programmer.html
英文原文: What Advice do you Give to Young Programmers?
翻译作者: IT 新闻 – 蒋丽丽
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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