【笔记】程序员的思维修炼5

克服认知偏见与提升技术理解
本文深入探讨了认知偏见对个人思维的影响,并提供了关键的策略来识别和克服这些偏见,同时强调了技术领域的核心概念和最佳实践。通过分析思维定势、归因错误、自私心理等常见偏见,文章旨在帮助读者更全面地理解和应用技术知识。

(1)认知上的一些偏见:

  1. 思维定势
  2. 基本归因错误(归咎于别人的个性不顾当时情景)
  3. 自私(成功是因为自己)
  4. 需要定论(希望竭力解决所有未定的问题,强给不成熟的定论,坏:选择少了)
  5. 事实的选择是根据自己的成见和喜好
  6. 曝光效应(经常只因为熟悉某事物而对它有所偏爱,坏的技术,工具)
  7. 霍桑效应(知道自己正被审视,往往会改变自己的行为,但新鲜感减弱时都会回到原来的行为状态)
  8. 虚假记忆
  9. 符号约简谬论(以简单的符号表示一个复杂的系统,丢失细节甚至是事物真相),大脑的一种基本机制
  10. 名词谬论(给事物添上简单的标签)
(2)柏拉图立体:基本元素,后患是柏拉图圈(假设事物差不多是稳定,线性的递进,原因和结果都很简单,然而结果往往是错的)
(3)很少不意味着没有
(4)推迟下结论,过早下结论可能会抹杀成功的选择
(5)信任记录,有些记忆随着时间改变,反而会成为偏见
(6)从多个角度看待问题,你提出的论据是否逻辑性的?还是因为熟悉?是否真的考虑别人的想法?
(7)MBTI性格评测
(8)不能试图改变别人的性格以适合自己,与人争辩时要尊重不同人的不同性格
(9)蜥蜴逻辑(立刻行动、领头意识——拼命成为领头,这样可以任意对待别人、守卫领土,绝不共享信息、秘籍、技巧、办公空间等、受到伤害就愤愤不平、像我这样就是好的)
(10)态度、信念、行为、情感这些都是可传染的,也是一种模仿
(11)避免蜥蜴逻辑,先思考再行动
(12)R型到L型——全局性和经验性到更常规的实践和技能
(13)相信直觉但要经过验证
(14)问问自己为什么坚信某些事?
(15)期望影响现实,你的期望会影响到别人的观点,反过来也一样
(16)一切都是折中的结果,没有期望中那么完美的

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cposture/p/4941209.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。最后,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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