程序员应该常问常思考

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程序员怎样不断进步?看更多的编程书籍,学更多的开发技能,做更多的项目,这些方法的本质其实都一样:让我们保持提问,保持兴趣,保持思考,学会提出问题解决问题。那程序员想要进步,还有什么方法呢?提问。通过提问不断鞭策、不断提醒自己是否够努力。常常问自己这些问题,加以反思才能不断进步。

你想成为一个开发者/程序员么?

那是时候放下《24小时学会超级骗子语言》之类的书了。相反地,每天问自己一下10个问题,并养成一个习惯吧。

是否有某种模式?

探寻可行与不可行中的模式,能发现(事物)背后的原理,这些原理则驱动着看似无关的概念和行为。要想对你做的工作有更深的理解,养成问自己“是否有种模式存在?”的习惯吧。

这不仅仅适用于你的代码。在各类商业需求的变化中有某种模式吗?技术进步的方式中有某种模式吗?你看到同样的错误反复地蹦出来吗?

理解就是领悟模式。 —— 以赛亚·伯林

我该如何使它变得更简约?

通常作为web开发者,我们想提出复杂且可扩展的解决方案。做一些极其复杂的东西,会让你觉得自己就是宇宙的主宰。而问题是你永远不能预测到产品和业务今后会怎样变化。

“架构”和编写代码更像是园艺而不是建筑。你需要有能力去适应不断变化的环境,解决方案越复杂,越难以适应。

简约是复杂的最终形式。 ——列昂纳多·达·芬奇

为什么它是那样工作的?

知道事情运作和知道它运作的原因,这是两件完全不同的事。如果你知道事情为什么是那样(运作),那么你就能够做出更好的决策。

一个优秀的程序员和懂一点编程语言的人,差别在于理解缘由的深度。

同样的原则也适用于修复某个问题。“只需重启一下服务。” “你试过重启吗?”当问题发生时,我们经常会想到这些话。每次你这样说时,你就失去了一个绝好的学习机会。

理解问题的原因,能让你解决根本原因,并且永久消除这类错误。最起码,你将不再犯同样的错误。

之前有人做过吗?

无论何时,如果你发现自己正在发明一个复杂的算法,你很可能就是方法不对。除非你正忙于研究博士论文,一般已经有人解决了这个问题。

需要编写一个给离用户鼠标最近的item添加标签的算法?看看Voronoi Tesselations(泰森多边形法,多边形密度)。想要找到卡车送货的最短路径?看看Dijkstra算法吧。想要找到用户输入内容的近似标记?试试计算它的 Levenschtein距离吧。

这些只是几个简单示例,但相信我,还有很多很多。

如果我看得更远,那是因为我站在巨人的肩上 ——艾萨克·牛顿

谁最先提到它?

你以为你知道REST吗?

你有读过Roy Fielding描述REST的论文原文吗?你真的明白它的用意吗?那种比你多 5分钟经验的家伙,在IDE v7工具中用 REST API生成向导写出来的博客,可不算数的。

帮自己一个忙,尽可能试着去读某种概念或理论的原始文档吧,然后通过各种手段去了解行业领袖的最新发展动态。如果你不知道他们是从哪开始的,你怎么跟得上他们的步伐呢?

我热爱现在所做的吗?

编程不简单,咱们承认吧。

除了难以外,编程还总在不断发展。最先进的框架从2年前的“笨重恐龙”已经发展到今天的标准。想要一直站在你的“游戏”顶端,你需要树立终生学习和研究的观念。

如果你不热爱你所做的,那么你就没有跟上其他家伙的希望。所以找到那种让你激情燃烧的编程类型吧!不要因为市场缺口或者收入不菲而决定成为一名安全专家,不要因为一篇文章说用户体验是最热门的科技工作而决定成为一名用户体验专家。

再说一次,做你热爱的。


内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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