优秀的程序员

浏览器主页被360篡改?教你彻底解决并预防再次发生 通过本文介绍的快捷方式修复、注册表清理、启动项管理三步法,可解决99%的浏览器主页篡改问题。权限最小化原则:非管理员账户日常使用,关键系统目录设置写保护定期安全审计:每月检查启动项/计划任务/浏览器扩展备份还原机制:创建系统还原点,重要操作前做好快照安全意识培养:不安装来源不明的软件,谨慎处理软件安装向导中的附加选项浏览器安全是系统防护的重要环节,建议结合EDR(终端检测与响应)方案构建立体防护体系。对于普通用户,保持系统更新、使用官方渠道下载软件、定期清理系统垃圾,即可有效预防绝大多数安全威胁。 阅读详情

新加坡国立大学计算机系有两门课:CS 1101 / 1102。

几乎所有的大学计算机系课程都有两门类似的课程;但几乎所有的学生都误解了这两门课;以为前者是教C,后者是教java;但实际上前者是 Programming Methodology 后者是 Data Structure and Algorithm。

所以这两门课可以有选择,1101c 或者 1101s,使用不同的语言作为媒介。语言并不重要。

只要掌握了编程的思想、数据结构、算法,使用不同的语言去表达是很容易的。

会了很多种电脑语言后,学一门新的编程语言,几乎只要花一个晚上看看官方的语法文档就可以立刻开始使用做东西了。最多就一个星期。

基本上,那些说长时间说自己在学C#,学java的程序员,都是2B程序员,他们完全不懂得程序开发中“思想”、“数据结构”、“算法”的本质,而将大量的时间耗费在语言实现的细枝末梢中,纯粹浪费自己时间。

不同的语言会有不同的特性,有一些特性是比较重要的,普遍存在于多种语言当中的,“学习”一种新语言,实际上仅需要查看文档,看这种语言是以怎样的语法支持这些特性而已。

=========

OO是影响很广的编程概念,基本上,是Enterprise Developer(注:企业级开发者)的圣经、法则。

ED认为,越OO越好。

基本上,计算机业界有两批人,一批是真正的程序员,或者说hacker,一批就是ED。

ED实际上是企业的工具,他们很少有自己创新的想法;企业说啥米,就做啥米。所以,会有大量的vender,提供工具、支持、新技术,去train这些ED。

典型的vender有微软、IBM、Oracle等等;这些vender为了向企业推销产品,他们就经常会鼓吹一些新的“技术”,然后打包成为解决方案,推销给企业。

为了鼓吹、宣传这些技术,还有一批企业是专门在“布道”的,他们是所谓的“咨询公司”。

这样的咨询公司,他们会专门聘用一些所谓“Evangelist”,屁事不做,整天四处布道,名头都很牛逼,如XX金牌讲师。

他们实质上,就是推销员,只是,他们推销的产品,是所谓的“新技术”而已。

微软在新加坡好像就招了不少Evangelist 。每隔几年,微软所推广的技术就会“革新”一次,Evangelist们就不断的四处去宣传新技术改变了一切,能够提高效率无数倍。

Evangelist本身的技术,很多是很差的;就好像推销员本身,是不会做产品开发、不懂技术的。他们仅仅是会宣传、鼓吹新技术而已;满口各种新技术名词,但他们本身,可能仅仅只是会使用这些技术写一个Hello World。

因为他们本身素质很差,所以,他们是无法分辨他们所推广的技术本身是否好,他们只是复读机。有时候,vender本身在推的技术也其实不错,但复读机们也会把它夸张到荒谬的地步。

OO就是一个典型。

OO仅仅是无数编程模型中的一种而已,但它被过度的夸张,诠释。

Hacker们写程序,基本不会去追求程序本身是否符合OO规范。Hack这个词的意义本身就在于打破规范。

但是,大多数的ED是很笨的,他们缺乏独立思考的能力,他们需要被Train,而无法自学。Hacker的那套,他们接受不来。

所以,才会有vender / consultant / 培训学校一系列的产业,去鼓吹:

OO、XML、SOAP、Web Service、Silverlight等等一系列伪技术。

有的ED,一辈子都无法意识到他们实际上是中了vender的圈套;无法掌握真正的编程技术,而沉迷于vender们所鼓吹的“新技术”,一代接一代。

然后,只要有其中的一代技术ED没能掌握,ED就立刻被淘汰了;因为这种ED,穷其一生都没有学会真正的编程;他们仅仅是学会了一代又一代的被封装的伪技术使用技巧而已。

伪技术的典型特征是封装。

它本身没有任何新的东西,只是把旧的技术封装一下,换汤不换药而已。

OO是最好的封装技术;所以它被无底线的推崇。

封装很重要;但是,对于程序员来说,掌握封装技术本身,跟学习使用别人封装好的技术工具;是两回事。

“程序员从此不再需要关心XXX”,这是evangelist最常用的宣传语句;2B ED,看了就很高兴,然后拼命去学习新的“技术”,把他们曾经掌握的XXX底层技术给忘掉。

微软所宣传的理念被Hacker理解为“Even monkeys can code”。ED被evangelist鼓吹的新技术洗脑,最终就是成为monkey而已;所做的工作,毫无技术含量;很容易被淘汰。

所谓的程序员30岁必须转行这种说法,便是源于ED被洗脑。

这种ED,从未掌握真正的编程技术,是必然被淘汰的。

=========

而这种ED,在大学时,就是把cs 1101 / 1102理解成为教 c / 教 java的那群人。

他们,从一开始就走错了。

=========

作业(编辑说明:在技术宅和他老婆的故事中,只有女主人公完成作业之后,男主人公才会发出新课程。当然,身为看客的您可以无需完成这些作业,但如果您仍是学生,或者您正在带学生或小弟的话,倒是可以做个参考):

1. 用500字讲述什么是Programming Methodology?

2. 列举10种Data Structure.

3. 列举10种Algorithm.

【作者声明】Katze实际上是正宗计算机系科班出身,而且大学成绩甩开Wuvist九条街,这其中还包括算法、计算机架构等传统上被技术宅男垄断的科目。Katze毕业后长期于投行从事Unix服务器运维工作,故研发编码水平会被Wuvist嘲笑;但Wuvist不会写shell脚本时,绝对是第一时间向Katze求助。

Wuvist写的这系列教程以及作业安排,是为Katze量身定做的,像第1课的作业便因此会出现Perl这门研发中不常用,但在运维中却非常普遍的语言。这系列Wuvist是写给老婆的私人课程,其中充满了各种主观偏见,有缘发布到优快云来,各位看官若看得不爽,请尽管抛砖头狠踩,但是请尽量喷得准确、到位、凶狠一些~

程序开发中,有一个著名的 80 / 20 原则。

我想,这个原则也可以适用于ED。

程序员只要花20%的努力就可以成为一个混日子的ED;80%的程序员均是如此。

但如果要成为一个优秀的程序员甚至hacker,那么,需要花多至少4倍的努力。

有什么积木可以用?积木本身是怎么做的?积木A比积木B好在哪里?

这些,是需要花大量的时间去了解。

全部都是实在的经验积累,没有捷径。

都是.NET语言,C# 跟 VB.Net的差别在哪里?对于ED,他们偶尔也会对这样的问题感兴趣,然后,他们会去看介绍,看比较文章。。。。但其实,这事完全是木有用的。

他们看了别人的介绍,以为自己懂的,但实际上,他们只是在复读而已,完全木有懂。

作为一个ED,要了解C#跟VB.Net的差别在哪里,最好的方式,就是花时间去把两种语言都学了。用这两种语言分别去写个几万行程序,然后就懂了。

当某天ED成为Hacker的时候,那就反倒可以去看各种介绍,看一眼,然后瞬间就可以悟了。

这也就是为什么很牛程序员学习新语言可以那么快,因为有太多的知识可以复用;而这些知识的积累,必然是需要通过在实际中,无数行的实际编码,无数篇的资料阅读中得来的。

没有捷径。

很多初学者,或者说,编程的伪爱好者,他们,会热衷于去四处请教大师,下载各种经典书籍,企图读一本编程圣经,然后一夜脱胎换骨。

这是,不可能的。

这种伪爱好者,永远不可能成事;在学习的过程中,抱着去“走捷径”的心态,本身就已经是入了歧途;最终会花更多的时间。

原来Ruby / 现在 Python的一个光头大牛Zed A. Shaw,为了表达“没有捷径”这样的观点,特意写了本《Learn Python The Hard Way》:
http://learnpythonthehardway.org/

甚至有一个系列:http://learncodethehardway.org/

从长远来看:The Hard Way Is Easier。

我完全同意。

作业:

1. 列举10个Python Web框架

2. Python有多少种不同的解释器?

3. Perl 跟 Python 有什么不同?

使用 MATLAB/Simulink + Simscape Electrical,构建一个含光伏并网系统与SVG的联合仿真模型,实现动态无功补偿与电压支撑 摘要:本文详细介绍了基于Simulink的SVG与光伏并网逆变器联合系统建模方法。通过构建包含光伏单元、SVG主电路和控制模块的仿真模型,实现动态无功补偿与电压稳定。重点阐述了ip-iq无功检测算法、双闭环控制和SVPWM调制等关键技术。仿真结果表明,该系统能快速响应无功需求,在10ms内将功率因数提升至0.98以上,有效抑制电压波动。文章为新能源并网系统中的电能质量治理提供了实用解决方案,并提出了进一步优化方向。 阅读详情

相关推荐

Windows下Colmap编译安装全攻略:从Boost到CUDA的避坑指南

本文详细介绍了在Windows系统下编译安装Colmap三维重建工具的完整流程与实战经验。针对Boost库版本兼容性、CUDA与Visual Studio的版本匹配等常见难题提供了具体的避坑指南和解决方案,帮助开发者高效完成从环境配置到最终部署的全过程。

weixin_28235513的博客 199

优秀的程序员应该具备哪些技能?

优秀的程序员应该具备哪些技能?

Python单行客的博客 3754

下载Python3.10的相关方法及问题解决

下载Python3.10的相关方法及问题解决 报错unable to locate package python3.10-dev以及subprocess.CalledProcessError: Command ‘(‘lsb_release‘, ‘-a‘)‘ returned non-zero exit status 1问题解决

Istil 1555

想成为一名优秀的程序员?这里有7条干货

程序员是一个需要不断学习,不断充实的职业,在学习的过程中,英文能力可以帮助你学的更快,更有效,另外正确的应对学习过程中必然会犯的错误,并将每次错误都当成学习的机会。通过用静态页面(HTML/CSS/JS),mock数据等方式,快速的将创意表达出来是程序员的一个优势,你可以用静态数据,数据文件等方式,通过一些简单的代码快速的作出可以做交互的原型,然后通过和用户不断确认的方式来渐进增强,这种做法可以避免太大的浪费,尽早的将客户价值交付。原型并不局限在草图,可以工作的静态页面,还可以是一个清晰简洁的演讲。

leah126的博客 2076

中兴问天 BE7200MAX SFP 光口用华为猫棒替代光猫完整配置教程

PPPoE 账号密码:若原光猫为 Route 模式,在宽带设置页可见用户名,密码需按 F12 打开浏览器开发者模式,点击密码输入框,查看代码中 “value=” 后的内容即为明文密码。若仍失败,核对 PON 类型是否与运营商网络匹配。PON 认证信息:LOID(逻辑 ID,部分地区含密码)、设备 SN 码(标签或设备信息页)、PON 类型(GPON/EPON,运营商网络类型)。电脑保持与路由器连接,访问路由器管理地址(默认通常为 192.168.5.1,可参考路由器说明书),登录后台。

Gulper_Eel的博客 3362

用Zotero+B站Kimi,我如何把一篇顶会论文快速做成组会PPT(含完整提示词)

本文介绍如何利用Zotero和Kimi快速将顶会论文转化为组会PPT,提升学术汇报效率。通过Zotero的文献管理插件和Kimi的AI提炼技术,实现从论文阅读到PPT生成的全流程自动化,帮助研究者在90分钟内完成高质量汇报准备。

weixin_30955617的博客 504

怎样成为一名优秀的程序员?

新加坡国立大学计算机系有两门课:CS 1101 / 1102。 几乎所有的大学计算机系课程都有两门类似的课程;但几乎所有的学生都误解了这两门课;以为前者是教C,后者是教java;但实际上前者是 Programming Methodology 后者是 Data Structure and Algorithm。 所以这两门课可以有选择,1101c 或者 1101s,使用不同的语言作为媒介。语言并不

Hurry的专栏 3020

资源分享·病毒样本下载资源分享

一、微步云沙箱 微步在线云沙箱https://s.threatbook.cn/ 使用病毒sha256即可寻找病毒样本;该站点也可上传可疑文件/可疑URL地址到沙箱中,进行分析 。 以永恒之蓝为例,样本sha256是:ed01ebfbc9eb5bbea545af4d01bf5f1071661840480439c6e5babe8e080e41aa 下载样本或流量监控,需要消耗积分: 二、AnyRun Interactive Online Malware Analysis Sandbox.

不忘初心,护天下安全! 2万+

如何成为一名优秀的程序员

很久写博客了,今天决定写一篇简单的感悟和分享,是一篇关于如何让自己更好的成长为一名优秀的程序员的文章,虽然目前本人还是一名渣渣,但我相信只要努力,终究会有成长和收获。相信每一个人都有自己的追求和向往,或许成为一名优秀的程序员正是追求之一,成为一名优秀的程序员也是我的追求之一,虽然追求的路途异常曲折但也要勇往直前。在讨论如何成为一名优秀的程序员之前,我们应该弄清楚优秀的程序员是什么样的,只有知道优秀的程序员是什么样子的,才能朝着这个方向努力,去提升自己。说到优秀的程序员,可能有的小伙伴说,牛逼的程序员不就是优

楠黎倾风的博客 2173

【数据集2】CPC Global Unified Temperature/Precipitation数据简介及处理

简介CPC 温度及降雨 数据

WW、forever的博客 3107

vue3 - element-plus表格组件el-table实现鼠标拖曳排序功能,vue3 Table表格拖拽排序,表格每行使用鼠标拖动进行排序功能,表格拖拽排序实现(详细示例代码,一键复制开箱即用

vue3,elementPlus,el-table,typescript,表格组件,Table表格,表格拖动排序,表格拖曳排序,鼠标拖拽表格进行排序功能,elementplus表格如何实现拖动每行进行排序操作,表格拖动改变顺序,鼠标拖曳,表格内的数据项拖拽排序,vue3如何实现element-Plus表格组件进行表格内的数据项拖拽排序,列表拖拽排序效果,实现table动态拖拽,鼠标拖着排序,vue3 element Plus 表格拖曳拖动拖拽 排序,el-table拖拽排序实现,表格内容拖拽重新排序,树形表

✅ 精选推荐文章 1万+

为什么很多公司都不招大龄程序员?

关于大龄程序员的发展问题绝对是程序员话题讨论榜单上的「定海神针」之一,无论是刚工作的程序员还是比较资深的程序员,对于所谓的「中年危机」十分警惕和关心。最近有人在论坛上抱怨,给他推荐机会的猎头同学告知他,大部分的互联网公司不会招聘 32 岁以上的纯开发。关于这个问题,offer 君有些市场洞察忍不住分享给大家:首先,公司是不是不招大龄纯开发?是,大龄程序员找纯技术方向的工作挺难的,但并不是没有。那么...

360linker 2092

SAPGUI excel 导出时遇到的运行时错误:STRING_SIZE_TOO_LARGE

当报表导出需求远超单一 XLSX 文件的物理承载力时,与其在 SAPGUI 中硬拼 2 GB 限制,不如把分页、过滤、流式写入作为设计前提。掌握 ABAP2XLSX 或 CSV + Power Query 等工具链,既能满足审计合规,又能让应用服务器远离的噩梦。祝你在下一次导出海量数据时,既高效又优雅。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 643

你是码农 还是优秀程序员?

现在深深的体会到,不仅仅人与人的差别是巨大的,程序员与程序员之间的差别同样是很明显的。

我生苍茫 2548

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

为什么优秀的程序员既懒又笨程序员

我们会发现这样一个有悖常理的现象:优秀的程序员都是即懒又笨的。 因为懒,他才会写出各种各样的工具来替自己干活。因为懒,他才会想办法避免去写无聊重复的代码。因此避免了代码的冗余,消减了维护的成本,使重构变得容易。最终,这些由于懒惰作用开发出的工具和最佳编程实践方法大大提升了产品的质量。 懒惰的程序员也因此变成了优秀的程序员。当然,这只是事情的一部分;从一个懒惰的程序员

tengyunjiawu_com的专栏 4082

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

什么是优秀的程序员?

       我也一直在思考这个问题,但是我想说如下的标准应该是作为一个优秀的程序员所必须的基本素质吧!==========================================================该文章来自: http://blog.csdn.net/ThinkInChaos/archive/2006/10/23/1347119.aspx什么是优秀的程序员?

994

优秀的程序员都在哪里 如何寻找优秀的程序员?

从数量上说,优秀的人才很少,而且从不出现在招聘市场上,而那些不称职的人,即使数量也同样少,却在整个职业生涯要申请几千份工作。所以,老兄,现在让我们回到你从Craigslist 上搞到的一大堆简历上来。你对他们中的大多数都看不上眼,有什么好奇怪的?

图灵教育 5712

你是码农还是优秀的程序员?

现在深深的体会到,不仅仅人与人的差别是巨大的,程序员与程序员之间的差别同样是很明显的。 普通的程序员仅仅是完成自己的任务,完成任务后不思进取,不再修改自己的代码,不再去想有没有更好的实现方式,其实重构自己的代码真的是一件很重要的事情,他们完成任务,满足于现状,或者仅仅只是为了养家糊口,当然了,这也是很现实的问题,相信很多程序员都是这样,为了生活所迫,没有办法。

菱萧 431

一个优秀的程序员真的能顶10个普通的程序员吗?

一个优秀的程序员真的能顶10个普通的程序员吗?大厂程序员和普通程序员的区别。

byte58的博客 630

糟糕程序员和优秀程序员的区别?

软件蚕食一切,未来属于程序员。所以人人都想当程序员。但是并不是每个人都能当好程序员。在你做出决定前还是先看看自己能不能当好程序员吧。要记住的是,编程不是什么精英才能干的事情。这个行业永远都缺人。所以除非你一点都不喜欢编程,或者也没有准备好看在钱的份上忍住这种不喜欢,否则都可以来编程。优秀程序员的几个表现:1、先进行实验是他们的本能反应编译器和运行环境通常能比人更快地解释一个问题。一个优秀的程序猿在

qq_41077703的博客 379

什么样的程序员是优秀的程序员?

经常在开发论坛里看到一些准备加入软件开发行列的新人们问同一个问题:如何成为一个优秀的程序员?那什么样的程序员算是优秀的程序员?这里我谈一下我的理解,欢迎大家拍砖啊:1、我眼里的程序员应该是一个非常俗的人,了解现实社会的商业、文化、民俗风情,对社会生活抱有极大的热情,而不是哪些不食人间烟火、整天把设计模式、面向对象挂在嘴边却永远不会去实践的人;2、其次,优秀的程序员应该是一个解决问题的机

phphot 1840

如何成为一个优秀的程序员

6 所以程序员提升的一般方式是,在一个公司里干个2,3年,掌握必要的技能,然后通过看更资深的技能点,想办法在面试中证明自己在项目里用过该技术,进入到更好的公司,进入到能提供资深技术实践机会的项目,这个过程中一般也会伴随着涨薪,这个过程多次迭代。8 对程序员来说,能被别人用较短时间掌握的技能,不能算值钱技能,能通过看书或查资料轻易掌握的技能,也不能算值钱技能,同理,如果程序员本身掌握的技能,别人也能轻易获取,那么程序员就应该去拿更值钱技术的项目实践机会,去掌握更值钱的技能。需要在较难环境上实践的技能算资深。

hsm_computer的博客 817

如何辨别优秀的程序员

这并不是想象的那么容易。简历上的工作经历并不能说明什么问题,因为卓越的程序员并非总是有“正式”的工作经验来说明他们有多优秀。事实上,简历上的工作经历往往会误导。不过,从简历中还是可以得到某人是否是卓越程序员的一些细微线索。   我觉得自己是一个非常优秀的程序员。同时,我也花

無大志的专栏 699

我认识最优秀的程序员

比如,如果你是一名后端程序员,并且大量使用 Kafka,我希望你对 Kafka 有非常多的了解,而不仅仅是你从 Reddit 上看到的那些东西。在最好的情况下,你是错的,你错误的假设会导致一个 bug。如果有他们没有尝试过的新技术,新工具或他们喜欢的开发语言,他们就会主动去学习,时刻保持开放性。你能编写的代码是有限的。与此相关的是,优秀的程序员不会盲目追随潮流,但他们总是会仔细评估新技术的优势。如果他们不采纳某项技术,就会准确地告诉你为什么,什么时候这项技术会是一个好的选择,以及会有哪些平替方案。

easylife206的专栏 155

良好的程序员与优秀的程序员究竟有何差异?

全文共3196字,预计学习时长10分钟 来源:Pexels 如果写代码是一门科学,那么所有开发人员的表现几乎没有区别。 但事实并非如此。 如同一门艺术,在朝着同一结果努力时,两个开发人员不会有同样的思维或认知。尽管一些人很难达到想要的结果,但少数人却能水到渠成,就好像每当他们开始写代码或者解决问题时,就忽然顿悟了。 软件工程专家史蒂芬·麦康奈尔(Steve Mc...

读芯术的博客 1510

优秀程序员和一般程序员, 你选择哪一种?

对待需求的态度 优秀程序员:在有需求与任务时,会不断地询问需求与任务,并且多次确认想要的结果,再动手写代码。 一般程序员:接到任务就闷头写代码,反正做错了也是你们要求的,不是我的锅。 编码习惯 优秀程序员:他的代码读起来是赏心悦目的,若遇到难理解的实现点时,他也会写下清晰的注释来帮助后来人理解。 一般程序员:我有我的代码风格,我看得懂就行了。几个月后我也看不懂了,那就重写一遍吧。 ...

java03_15的博客 246

如何识别优秀的程序员

【优快云 1月17日消息】如何识别优秀的程序员?并不是像听起来那么容易。在这儿工作经验的作用是很有限的,因为伟大的程序员不一定要‘正式’的工作经历来证明他们的伟大。 1,激情。 我曾经遇到许多“职业程序员”,他们从事IT是因为觉得这是一种职业,他们只在工作时间编程,除非送去培训否则他们不会学习新东西,这不是好的程序员。我认为一个好的程序员总是对编程充满激情,而且好的开发者会做...

weixin_30237281的博客 149
上一篇: struts2 导出excel
下一篇: struts2 传值方式
zljjava
博客等级 码龄15年 155粉丝 15原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值