做最“懒”的程序员

        程序员都希望自己是最好的,能够解决各种各样的问题。程序出了问题,他能快速的解决,他们是解决问题的高手,但是这种“最好”的程序员往往只是按自己的方式去做,希望写最少的代码完成所有的功能,写程序也是飞快,以维持自己大牛的形象。但是在现在软件开发中,我们已经不寄托于个人英雄主义的发挥,那么做“最懒”的程序员才是我们应该所追求的。

        什么是“最懒”呢?业界也流行着这样一句话:“程序员都是懒惰的”,之所以“懒惰”,是希望在项目结束的时候不愿去维护,不愿去修改自己的程序,他们总想一遍成功,即使不成功也可以让其他人代劳,所以在设计程序的时候,“懒惰”的程序员讨厌去重复的做相同的工作,他们会思考怎样让程序和项目更具有通用性和可读性,怎样让项目更加的具有可扩展性。所以“懒惰”的程序员一般会花大量的时间去写一些相关的工具类和自动操作的程序,当程序“大牛”们代码横飞完成一个个功能的时候,“懒惰”的程序员还在不断的思考、设计,他们不急于编码,给人一种懒惰的感觉。但是最后“懒惰”的程序员写的程序几乎不需要修改,当一个项目有变更的时候也不需要大动干戈,只做简单的维护。当一个新项目来的时候,你发现“懒惰”的程序员一般写不了多少代码,但是他们却能很好很快的完成任务,因为他们的“懒惰”,他们总是发现程序中的共同处并把它们封装起来,然后他们not to do the same thing,to do the other thing。

         我们希望做最“聪明”的程序员,我们能解决所有的问题,但是我们更应该去做“最懒”的程序员,我们只去做最关键的事情,不需做那些繁琐的事情。因为“懒惰”的程序员靠的是思想。

 

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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