先思再行 闭着眼睛编程

摘要:解决问题最重要的习惯不是一直盯着屏幕和编写修改代码,某些时候,阻止你成功的东西恰恰会是过于努力。这时候你需要暂停一下,平缓你的思绪,换一种方法或许能带给你不一样的效果。

你会花多少时间思考如何编写代码?

乍看这是一个引人思考的深层次问题,在编程专业中常有这样的误解,软件开发就是写代码。软件开发实为一门艺术,而代码仅仅是通往艺术之门的工具。好比燃料和画布是画家的工具一样,代码的目的是实现某种策略和思路。对程序员来说,他的目标是开发出完整的软件系统,按照需求完成各个功能模块或许是某种无形的思路、特性。比如一个深思熟虑的架构、明确的内部组织和代码质量,最后将这些进行整合。画家每隔一小段时间会停下来重新评估进展和绘画,看看是否达到自己的要求,程序员也一样,必须定期审查代码、查看进展、检查思路是否实现。

那么你平时是如何工作的呢?是否确定工作区后就埋头苦干?什么都无法阻止你的前进呢?如果这个描述很适合你,那么你做的一切都有可能是错的。

所有好的软件都有共同之处——他们都设计精良。同样,大多数失败的案例也会有相同之处——缺乏结构和视觉上的盛宴,最终导致崩溃。软件开发是一项智力活动,这一切都归结于实现的结构和在混乱中找到开发软件的最佳理念

我做过一个非常有趣的观察。在我第一年的编程生涯中,我设法在规定的时间里开发出大量的代码。结果大多数代码都需要重新开发、设计甚至是丢弃。速度提高了,而效率却明显下降了,欲速则不达。随着的时间推移,我学会一小步一小步前进,在开发前进行仔细分析思考,然后再开始开发编码。结果发现代码生成速度下降了好几倍,而成功率几乎达到100%,是不是有点戏剧性。我越来越多采用这种策略进行编程,我没有坚持把时间直接转换成代码量。事实上,我经常每天只写几行代码甚至有些时候会再删除几行。反而让我的代码从整体上更加简洁、效率更高。

许多程序员都体验过这种黑暗感觉,当你看到许多大大小小的缺陷都掺杂在一起的那种混乱,当走到这一步再回头重新修改设计代码,你会意识到为时已晚并且是毫无意义的,因为你继续下去的工作本质上已经是被丢弃的。

对此,你还能做什么?

事实上,你可以!学会把更多的时间用来思考并且减少代码输入。我发现长时间的盯着屏幕并不会帮助你找到解决问题的方式。当思绪被卡住的时候,我会放弃继续工作,离开电脑和所思考的问题。当我漫步在公园和一些安静的场所时,常常会想到一些非常棒的思路和理念。实际上你可以试着闭着眼睛编程,灯光和周围的一切都不会影响到你,片刻的休息会给你带来轰动的、突破性的思路。 我最喜欢的地方是浴室,它可以让人放松和平静下来,听到照亮内心的那些非常安静的想法和灵感。

解决问题最重要的习惯不是一直盯着屏幕和编写修改代码,某些时候,阻止你成功的东西恰恰会是过于努力。这时候你需要暂停一下,平缓你的思绪,换一种方法或许能带给你不一样的效果。


基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 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!
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