《梦断代码》阅读计划

最新推荐文章于 2019-06-09 21:49:00 发布

转载最新推荐文章于 2019-06-09 21:49:00 发布 · 56 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/mudanhuakai/p/4314575.html

博主计划在一个月内阅读《梦断代码》，本书通过讲述故事的方式，以亲涉踏勘的方式描绘了一队人马如何并肩托起代码大师，最终创造出有用、丰富且持久之物的过程。阅读计划详细划分了每周阅读章节，使用手机阅读和电脑浏览器作为阅读工具。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

我要读的书是《梦断代码》

准备用时：1个月

具体阅读计划：

本书总共分为12个章节，主要是提出问题，讲述故事：以亲涉踏勘的方式写出该做软件的故事——关于一队人马并肩托起代码大师、欲将其推上山顶，但仍奋力创造某种有用、丰富且持久之物的故事。

第一周：0，1，2章

第二周：3，4，5章

第三周：6，7，8章

第四周：9，10，11章

阅读工具：手机阅读，电脑浏览器

转载于:https://www.cnblogs.com/mudanhuakai/p/4314575.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34153893

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

梦断代码阅读计划

weixin_30679823的博客

03-04

282

这学期要学习软件工程这门课，老师给我们推荐了很多和软件工程相关的书籍，并建议我们在本学期内阅读不少于3本，所以我打算从现在开始到清明节放假这一个月内读完第一本书--《梦断代码》时间安排第一周：0、1、2章；第二周：3、4、5章；第三周：6、7、8章；第四周：9、10、11章；转载于:https://www.cnblogs.com/caomeina/p/...

梦断代码阅读笔记

aiyyzap4570的博客

03-10

199

文章中提到作者在年轻的时候经常玩游戏，虽然那时候的游戏很low，有很多的漏洞，一个能把这种游戏玩的很溜的肯定是一个不定大师，我想作者现在队变成有很大的兴趣，估计就是从年轻的时候玩游戏，修改不定开始的。对于IT行业，虽然每天都是在编写代码中度过，看似无聊，难道真的一点趣味性都没有吗？当你完成一个项目，看它运行出来的时候，难道你就不激动吗？每一个行业都有每个行业让人着迷的地方，如果你发现了他...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

梦断代码阅读笔记一

aijjb22260的专栏

06-14

207

　　今天我大致看了《梦断代码》的前两章，内容虽然不多，但是写出了作者的真实写照。我在看到这本书目录时，有点迷惑，为什么开始的一章标为“第0章”呢？在阅读这一章的过程中知道了原因，原来作者只想指出程序员的特殊之处：程序员从0开始计数，而不是从1开始。那么为什么程序员要从0开始计数呢？很简单，只是因为计算机是从0开始计数的，所以程序员也要学着从0开始，这样才能和计算机保持一致。　　第二章...

梦断代码阅读笔记03

weixin_30376509的博客

06-09

190

梦断代码阅读笔记03 这次我读了《梦断代码》的第十章——工程师和艺术家我们常视艺术活动与科学工作为绝不相干之事，但两者实有类同。科学与艺术以不同的比例分据了创作与洞见的多数工作。工程师当然要在艺术与科学的深渊上搭起桥梁。工程常被定义为将科学原则应用...

梦断代码阅读笔记3

05-14

169

是什么原因，导致软件开发有时会进入这样一个令人惋叹的黑洞？为什么好软件如此难做？这是我本人，我想也是很多人都在苦苦思索的问题，虽然无人能有完全确定的答案，但通过书中的记述，和个人思考，还是可以获得一些启示：计算机严格的逻辑性和精确性，同人类不严密的逻辑，模糊多变的思维模式之间的矛盾，造成的人与机器之间沟通的障碍。开发团队之间相互沟通协作的成本，导致产生《人月神话》作者布鲁...

梦断代码阅读笔记01

weixin_30432579的博客

03-18

　　《梦断代码》是一本故事书，在我读了两章后如此判断，作者很擅长将自己或他人的编程故事通过生动的文字传递给他人。　　15岁时，我和作者一样痴迷于游戏，但不同的是，15岁的我还不具备修改游戏底层代码的能力，但作者却可以“创建一些子补丁”，使游戏按照自己的想法发展。虽然这和我俩所处时代不同———1975年的电脑的硬件技术明显远远落后于我的15岁,2013年。但扪心自问一下，如果我十三岁有一个自己修...

梦断代码阅读笔记02

weixin_30496751的博客

04-22

152

这一周阅读了梦断代码接下来的几章内容，因为这本书都是介绍Chandler的开发过程的，所以我就文中提到的一些问题卓一些自己的理解 1.首先，文中曾分析过开发过程缓慢的问题，主要原因就是过于民主化，项目中缺乏一个处于领导地位的人，缺乏等级结构，每个人都是畅所欲言，自己坚持自己的观点，没有明确的方向，很慢才能做出决定，这就导致了在开发过程中没有明确的目标，一些重要的代码编写被一直延期，这也使得项目会...

读《梦断代码》笔记 part2

z1991998920的博客

03-12

301

#这个星期不太Lazy，读书的欲望还是很强，但是写博客欲望不太强（事情好多） #进入正题 1、在变成数字资本家之前，我曾教人超觉静坐，还在一家社区医院的精神科做过心理咨询师，这些经历对我影响极深。我拥有心理咨询的硕士学位。所以，我另有志趣。我只是误入计算机领域，无意成为比尔·盖茨----只有比尔·盖茨才能做比尔·盖茨。我向来不求做大公司、赚大钱。我只是办了家叫做莲花的小...

利用Moire光子晶体实现高自由度拓扑能带：探索300w+自由度，自主实施挑战！

08-14

内容概要：本文详细探讨了Moire光子晶体能带结构的研究，特别是针对超过300万自由度的复杂系统。首先介绍了Moire光子晶体的基础理论，解释了其形成机制以及能带结构对光传播的影响。随后讨论了高自由度计算所面临的挑战，包括数据量庞大和相互作用复杂等问题。文中还提供了基于Python和有限元方法的具体代码实现，展示了如何利用FEniCS库进行网格划分、定义材料属性和求解变分问题。最后提出了优化策略，如并行计算技术和高效迭代求解器的应用，以应对大规模自由度带来的计算难题。适合人群：从事光学、材料科学研究的专业人士，尤其是对光子晶体能带结构感兴趣的科研工作者和技术开发者。使用场景及目标：适用于希望深入了解Moire光子晶体能带特性的研究人员，旨在帮助他们掌握从理论到实践的完整流程，从而推动相关领域的技术创新和发展。其他说明：本文不仅涵盖了理论知识，还包括具体的编程实现细节，有助于读者更好地理解和应用这一前沿技术。

Tianchi medical AI competition Season 1: Lung nodules Caffe deep learning networks. Caffe训练基于卷积神经网

08-14

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/da7a241e576a Tianchi medical AI competition [Season 1]: Lung nodules Caffe deep learning networks. Caffe训练基于卷积神经网络的肺结节分类器（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

Linux系统文件监控工具inotify的应用.doc

08-14

Linux系统文件监控工具inotify的应用.doc

电流滞环跟踪调速系统的仿真模型及设计报告滞环比较器

08-14

电流滞环跟踪调速系统的仿真模型及其设计。首先概述了该系统的工作原理，即通过滞环比较器实时监测并调整电机电流，确保其保持在设定范围内，从而实现对电机速度的精确控制。接着，文章重点描述了仿真模型的构建过程，包括电机模型、滞环比较器和控制器三个核心部分。电机模型采用直流电机模型，能准确反映电机的电气和机械特性；滞环比较器用于实时监测电流并与参考电流对比；控制器则基于PID调节，通过调整参数实现对电机速度的精准控制。此外，文中还涉及了各部分的关键代码分析，展示了具体实现方法。最后，通过对仿真的性能分析，验证了该系统在提高电机运行效率和稳定性方面的有效性。适合人群：从事电机控制、自动化工程及相关领域的研究人员和技术人员。使用场景及目标：适用于希望深入了解电流滞环跟踪调速系统工作原理及其实现方式的专业人士，旨在帮助他们掌握该系统的仿真建模技巧以及优化控制策略的方法。其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现细节，便于读者动手实践和进一步研究。

永磁同步电机死区补偿与过调制仿真模型研究：降低谐波的新方法与控制策略 · 过调制

最新发布

08-14

内容概要：本文详细探讨了永磁同步电机的两种死区补偿仿真模型和过调制仿真模型。首先介绍了死区补偿的重要性及其对电机性能的影响，然后分别阐述了传统死区补偿方法和改进后的死区补偿方法，后者通过引入新的检测机制和补偿算法显著降低了谐波含量。接着讨论了过调制仿真模型的应用，展示了其在提高电机输出转矩和效率方面的潜力。此外，文章还涉及了重复控制、比例谐振控制和其他先进控制模型，提出了实际应用中的小改进建议，如自适应调整机制和智能优化算法。最后，文章总结了各种方法的优势和不足，并展望了未来的发展方向。适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员、工程师及相关领域的学生。使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机死区补偿和过调制技术的专业人士，旨在提升电机控制系统的性能和效率。其他说明：文中包含了部分代码片段，有助于读者理解相关算法和模型的具体实现。

Maxwell环境下高速永磁同步电机建模仿真：50,000至100,000rpm性能解析 - 电机建模

08-14

内容概要：本文详细探讨了在Maxwell软件环境中，针对转速范围为50,000至100,000rpm的高速永磁同步电机进行建模仿真的方法和技术。文章首先介绍了高速永磁同步电机的基础理论，解释了其工作原理和特性。接着，重点讨论了Maxwell软件的功能及其在电机建模中的具体应用，强调了该软件在模拟电机磁场分布、电流变化及性能方面的优势。随后，文章深入分析了在指定转速范围内进行建模仿实时需要考虑的关键因素，如热性能、机械强度和电磁噪声等，并通过仿真结果预测电机在不同转速下的性能表现，为电机设计和优化提供了重要依据。适合人群：从事电机设计、仿真分析的技术人员，尤其是关注高速永磁同步电机性能优化的研发人员。使用场景及目标：适用于希望利用Maxwell软件对高速永磁同步电机进行深入研究和优化设计的专业人士，旨在提升电机的性能、稳定性和可靠性。其他说明：文章不仅提供了详细的建模步骤和技术要点，还强调了实际应用中的注意事项，帮助读者更好地理解和掌握相关技术和方法。

QT6 图形视图架构里的视图 QGraphicsView 的源代码带注释

08-14

QT6 图形视图架构里的视图 QGraphicsView 的源代码带注释

MATLAB环境下基于Excel数据的支持向量机SVM分类问题解决方案

08-14

内容概要：本文介绍了利用MATLAB实现支持向量机（SVM）分类问题的方法，重点在于从Excel文件中便捷地导入数据，支持多维和一维输入，输出为一维分类结果。文中详细讲解了数据导入、SVM模型训练（采用径向基函数作为核函数）、预测与结果输出三个主要步骤，并附有lib工具箱以保障程序顺利执行。整个过程简单易懂，便于初学者快速掌握SVM分类的应用技巧。适合人群：对机器学习感兴趣的研究人员、学生或者有一定编程基础的数据分析师。使用场景及目标：适用于需要处理分类问题的科研项目或实际应用中，如图像识别、文本分类等领域。通过学习本文提供的方法，使用者能够独立完成从数据准备到模型构建再到结果验证的一系列操作。其他说明：除了默认使用的径向基函数外，用户可以根据具体需求选择其他类型的核函数，并适当调整相关参数以提高模型准确性。同时，所提供的lib工具箱极大地降低了入门门槛，使得更多人可以轻松参与到SVM的学习与实践中来。

（完整）小升初语文试卷及答案（多套通用版）.docx

08-14

（完整）小升初语文试卷及答案（多套通用版）.docx

React中实现拖拽排序列表的功能.doc

08-14

React中实现拖拽排序列表的功能.doc

基于 LSTM、自编码器与 ST-DBSCAN 的轨迹序列异常检测利用 LSTM、自编码器和 ST-DBSCAN 检测轨迹轨迹序列异常结合 LSTM、自编码器及 ST-DBSCAN 的轨迹序列异常

08-14

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/52ce81d25c78 基于 LSTM、自编码器与 ST-DBSCAN 的轨迹序列异常检测利用 LSTM、自编码器和 ST-DBSCAN 检测轨迹轨迹序列异常结合 LSTM、自编码器及 ST-DBSCAN 的轨迹序列异常检测采用 LSTM、自编码器与 ST-DBSCAN 进行轨迹序列异常检测通过 LSTM、自编码器和 ST-DBSCAN 实现轨迹序列异常检测（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

基于LSTM时间序列预测的MATLAB长短期记忆网络回归模型及其实战应用

08-14

基于LSTM（长短期记忆网络）的时间序列预测方法及其在MATLAB环境中的实现。首先阐述了LSTM作为一种特殊神经网络结构的特点，特别是它能有效捕捉时间序列数据的长期依赖关系。接着，文章逐步讲解了从数据准备到模型搭建、训练直至最终预测的具体步骤。重点在于利用MATLAB自带的神经网络工具箱构建LSTM模型，并强调只需简单替换输入数据集文件就能快速实现不同领域的预测任务。最后，通过对实际案例的效果分析展示了该方法的有效性和准确性。适合人群：对机器学习尤其是深度学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，希望深入了解LSTM在网络预测方面的应用。使用场景及目标：适用于需要进行时间序列预测的各种行业，如金融、气象等领域。目标是帮助用户掌握如何用MATLAB实现LSTM模型并应用于实际业务中，提高预测精度。其他说明：文中提供了详细的建模流程指导，有助于初学者理解和实践LSTM时间序列预测技术。