提高编程技能最有效的方法(转载)

本文总结了StackExchange上关于提高编程技能的有效方法。包括与高手共事、不断实践、技术多样化对比、提问技巧等十个方面,并强调了热情、专研精神、回顾历史和技术本质的重要性。

StackExchange.com上有两个贴子(贴子一,贴子二),贴子名叫“What is the single most effective thing you did to improve your programming skills?”(对你的编程技术提高最有效的一件事是什么?)

 

回复的人中给了很多很不错的建议,我把他们总结了一下,十条,相信一定会对你有用。

  • 和比自己聪明的能力比自己强的人工作。学习他们的代码,他们的做事方法,看一看那些人是怎么处理错误的。
  • 总是倾听别人怎么说,无论那个的资历和职位是什么样的。
  • 实践,实践,实践,总是不满意于一开始出来的事。 
  • 多问问自己,现在在写什么代码?为什么要这样写成这样?还有没有更好的方法?
  • 学习多样的技术,多多比较他们,并一定要了解各种技术的优缺点。
  • 总是问别人问好的问题。
  • 多回头看看走过的路,做过的事,写过的程序,感觉一下他们有多烂 
  • 多读读那些大师写的书。
  • 不要总坐在电脑前编程序,多做做运动,多到户外走走,和非技术人多接触,向他们学习。

 

除了这些,下面是我个人想给你的建议——可能只能算精神,不能算方法。

  • 热情——对编程充满热情。这种热情会导致强烈地专研精神,和努力的精神。专研精神相当重要,它是畏难情绪的天敌。
  • 知道——学习技术要“知其道,明其理”,而不仅仅只是了解知识。举例,为什么C++有“初始化例表”而Java却没有?为什么Java的没有多重继承?为会有了TCP还要UDP?对于一个事物,什么是好的,什么是不好的。不但要了解其表面,还要了解其思想。只有了解原始的初衷和目的,你才能真正“知道”。
  • 犯错——不犯错误永远没有经验,从自己的错误和别人的错误中学习,只有自己犯了错,才会真正明白。犯错不可怕,可怕的是不会总结只有真正的摸爬滚打过的人才是强人。技能和经验总是用错误去换来的。
  • 回顾——要多去回顾过去,看看 历史上发生过的事。这样你才能明白事物的发展规律,从面才能了解未来的路。举例:单机 -> Client/Server -> 中间应用层 -> 多层结构 -> 分布式结构。 C -> C++ -> Java,等等,等等。未来其实就在回顾过去之中。
  • 质疑——质疑精神很重要。质疑通常会导致不同意见甚至反对意见。也许你会质疑错,也许你会被质疑,但是你的认知也会因为不同的观点而变得完整。有所同有所不同(“同”为同意及相同),观点因为不同才能迸发出火花,事物也此而发展,世界因为不同而精彩。

转载于:https://www.cnblogs.com/jym-sunshine/p/5829313.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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