阅读作业(2)---Sheldon Peng‘s[彭笑东版]

本文探讨了开源软件背景下程序员过度依赖代码重用导致的知识缺失和技能退化问题,强调了基础训练的重要性。通过具体案例分析,揭示了代码重用可能带来的负面效应,鼓励程序员重视基本功,避免陷入盲目复制的循环。

  一坨脓包似的权宜代码,被一群盲目的根本不知IT架构为何物的所谓IT“专业人士”永无休止地复制着,粘贴着。这事儿放在今天你也许很难相信,但就是在这令人无比尴尬的混沌之下,沉睡着美轮美奂的Unix大教堂的遗迹,而Unix恰恰是以设计简约、功能实用、执行优雅而著称于世的。(世间荣耀就此消失……)——摘自<A Generation Lost in the Bazaar>


  虽说看过了这几篇文章,但是说实话,由于受到语言的限制,对于文章的主题的确实不能很好的把握,但是还好有一篇是中文翻译的!!!就像救命稻草一般映入眼帘。下面就说说我的理解和体会。

  原文的题目是A Generation Lost in the Bazaar,翻译过来就是《有人负责,才有质量:写给在集市中迷失的一代》。

  文章的主题显而易见:由于受到开源软件的影响,导致现在的程序员照着这一个模板,一遍又一编的重复童演的东西,仅仅是修改些皮毛,导致目前的专业IT人士缺乏IT的基本知识,而接受过良好的基础训练的人往往会错失这份工作,如此恶性循环下去.文章开头说的很形象,用钉木板这一平常的事情来体现编程是非常简单的,但是这样钉好的模板却没有一点价值,而通过基本功训练,可以掌握到更多用木板做成家具的本领.但是程序员往往不注重这些事情,忽略基本功的培养.

  作者进行了一种比喻,将现在程序员所处的现状比成迷失在集市种,而在乱糟糟的软件集市中企图建造教堂,这是引用了Raymond的文章中的比拟.现在的程序员显然高估了自己的能力,就像高估修建集市的农民的能力去修建教堂,没有过硬的技术"简直就是妄想"...

  虽说作者的观点有些偏激,但是在某种意义上说,作者一针见血的点出了问题:关于开源之后,代码的重用确实阻碍着计算机软件和编程人员的进步。

  关于代码重用的问题,并不能说完全是一无是处,对于初学者,没有足够的经验来独立完成是,通常会借鉴过去的程序,正是因为开源之后,可以接触到源代码,从而更好的去理解,但是,目前的情况是,程序员通常“借阅”之后,顺理成章的将程序化为自己的了,却放弃了改进金额发扬的机会。但是这篇文章却点醒了:代码重用带来的不都是好处,有事会阻碍发展。

  文章列举了大量例子:因为代码重用,虽说制作出了自身晚辈且无依赖的包,但是却不知道在反复重用的同时,也造成了极大的浪费——Sam Leffle的graphics/libtiff是在安装www/firefox之前必须安装的122包中的一个,但安装后的firefox浏览器却无法渲染TIFF图片。

  文章后面附了许多评论,褒贬不一,作者极力反对集市模式和代码复用,但是个人认为确实过于偏激。适当的代码复用有助于开始阶段的学习和参考,摆脱没有头绪造成的迷茫和困扰。但是,对于如何正确的去借鉴和单纯的抄袭是可以分辨的。在进行代码的复用之后,回过头来,有没有仔细的分析所复用的代码的优点和不足,去粗取精,真正的化为自己所用。代码复用有好的一面也有它不好的一面,过度的代码复用必定会导致泛滥。我们不能完全摒弃别人轮子,毕竟不是所有人都是单体杀戮兵器,但是也不能永远在混沌中无休止的复制、复制...

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ipxd92513/archive/2012/11/14/2769208.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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