软件人员职业生涯轮回之擦屁股

一名新入职的软件工程师最初反感公司的开发规范,但在接手无规范项目的维护工作后,深刻体会到遵守规范的重要性。经历多年实践,他逐步理解规范对于提高软件质量的意义,并最终成为团队领导者,推行规范开发。

你刚刚毕业,进了一家软件公司,你总是抱怨开发规范太烦琐,太无聊,太没有人性。
在抱怨了x个月之后,同时近来的一些同事受补不了离开了公司,你顺利成章的被调去维护他们的代码。
你开始发现由于原来没遵守开发规范,由于没有格式标准和逻辑说明看不懂前任写的代码;
没有需求确实文档而不知道某个功能为什么而存在;
没有规范业务名词(数据字典)命名乱七八糟;甚至连操作界面和操作习惯都五花八门;等等。
你开始从抱怨开发规范到抱怨无规范产生的混乱,在经历过几年之后,
你终于领悟为了开发和维护的便利需要做某些代码之外的事情,
以方便开发和维护,这就是产品质量的一部分;而从失败中领悟和学习就是经验的积累。
终于,你顶替了你原来上司的位置,你开始要求手下的新人遵守规范开发。
接着这帮啥都不懂的新人就会说你太严格,没人性,要求的东西琐碎、麻烦、没必要。
你也懒得跟他们解释,直接把他们丢到某个烂摊子从擦屁股开始学起。


附:动物都是靠错误来学习,对于动物记忆最深刻的是伤痛而不是成就。
但是伤痛过后应该有补偿,就比如这次没有抓到猎物,饿了肚子,
饿定思饿记住了这次狩猎的错误,下次避免了错误因此抓到了猎物。
因为老是抓不到猎物动物最终会饿死,所以惩罚多奖赏少的制度,最终会导致员工崩溃。



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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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