【程序员觉醒】提高效率,增加输出

程序员效率提升六步法
本文分享了程序员提升工作效率的六个关键策略,包括提升专注力、有效拆解和规划任务、管理时间、总结经验、学习新知识以及确保充分休息。通过这些方法,程序员可以克服日常挑战,提高开发效率。

一直都觉得自己的程序员之路犹如打怪升级,不断地完成任务不断地成长,自我也感觉到自己进步了不少。但最近两年感觉精力不断地下降,也许是年龄的增大,也许是生活琐事的增多,感觉投入开发的精力不太够用。

细细地回想之前的打怪升级之路,都是主要用时间去堆输出来完成任务。现在看来时间这一属性对于我来说已经逐渐变弱了,要想再给从这方面入手打怪效率会变得很低。

没错,上面提到了效率这个词,如果效率得到提升的话,那么时间自然就会降下来。之前一直都没太细想效率怎么提升,毕竟它比堆时间要难多了,可是现在老了,该想想了,下面我自己总结一些方法。来!觉醒时间到了:

1. 提升专注力

做一件事就要暂时把所有的精力投入到这件事情上。一心二用往往效率上得不到保证,还很容易出问题。最常看到的现象就是程序员们喜欢边边敲代码边用手机看新闻看视频,这样不仅不能提高效率,有可能会导致你的程序出bug,达不到有效的输出。

要提升专注力可以尝试将专注时间由短变长地培养,比如刚开始只能专注一件事情20分钟,然后再定一个更高的目标30分钟,1个小时。慢慢地递增时间来培养自己的专注力。

2. 有效拆解和规划任务

原则上讲一项任务被分得越细,时间的估算就越准确,那么它的规划就会越合理,实行起来的效率就会越高。所以,接到工作任务后应该有意识地对任务进行有效的拆解和规划,然后再对细分任务进行评估。

何为有效拆解和规划呢?就是避免不恰当的情况出现。举个很常见的例子,客户端的程序一般都需要服务端接口来支撑实现某个页面功能,但是往往在计划这个功能的开发时间点时却是安排在接口提供后才开始进行。个人觉得是不恰当的,坦白说没有接口数据难道UI布局和样式不能提前做吗?还是说数据在UI的填充规则不清楚?而这些东西都与接口没有太大关系。所以,一般我自己对任务拆解和规划都采用下面的方法:

  • 先总体拆分再局部细分,直到将功能拆解到每个具体代码实现的层面。

  • 再从细分的实现中整理出通用或者共用元素,将这些元素从细分实现中剖离并整合。

  • 然后再标记有序和无序的细分实现,整理其中的关联关系。

  • 最后标记技术难易度以及实现时间,并根据实际情况和先后顺序来规划每项细分工作。

3. 管理好时间

投入地去做一件事情就应该给予它一定的时间。在这个时间段里就不要想着去做别的事情。这跟上面说的专注力一样,它们都是有以多个持续过程为单元展开,只是这个持续过程个人觉得不宜太长,也不要太短。太长容易使身体和大脑劳累,得不到良性循环;太短则不容易进入状态,或者是刚进入状态就跑去做其他事情了,效率反而更低下。本人一直遵循番茄时间管理法则,一般把大任务都规划在1-2个小时为一个时间单元。

4. 善于总结,累积经验

随着互联网的普及,现在做程序的同学都喜欢用第三方库,喜欢看别人开源项目。一来方便,二来可以降低时间成本提高效率。我也是比较建议使用第三方库,至少在项目初期就应该要用(本人也是从事第三库的开发为开发者服务_,有兴趣的同学可以狂戳Mob官网)。

虽说第三方库好用,也不建议大家重复造轮子,但至少要懂得在这个使用过程中总结得到的一些经验,要让别人的东西逐步变成自己的东西,慢慢地把控整个局面。下面是我惯用的伎俩:

  • 使用的第三方库不直接暴露给外部模块调用,道理很简单如果出问题能够进行快速切换,降低风险。

  • 建立属于自己的代码库,将常用的工具类、框架和服务等放入库中,以备项目需要可以快速调用。

  • 每次任务或者学习完成后,将一些重点技术和框架进行抽取和整理。

  • 为自己的代码库和知识整理做定期审核,修正过时的做法或者加入新的解决方案。

5. 学习新知识,拓展知识面

作为程序员学习新知识是必要的步骤,几乎每天都要进行。这样才能更好地提升技能,为未来做好铺垫。

我这里说的学习不仅仅是自己所擅长的技术技能,也需要学习其他技术领域内容来将自己的知识面拓展开来,搭配前面说的总结学习经验,这样对解决技术问题是很有帮助的。

但是不要过度追求知识面的拓展而弱化了主线技术方向,否则会从专家变得平庸,顾此失彼,就真的是得不偿失了。所以,应该合理分配学习的比例,我一般都是以6:4的比例来分配时间进行主支线的学习。

6. 适当的休息和充足的睡眠

把这个放到最后一条是要告诫自己,如果没有特别重要的事情,千万不要熬夜,千万不要熬夜,千万不要熬夜。身体适当的休息是会让脑子变得灵活,效率会变得更高,有一个良好的身体才能够创造更好的未来。

年轻的时候不懂得这些,任意挥霍自己,导致现在精力衰退比较明显,身体也不如以前,所以才会想到怎么努力提升效率写下这篇文章(T_T),希望大家不要学我,同情我的就给我点个赞吧,最后再次感谢大家把文章看到最后,感谢!

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值