成为程序界的叶问,你需要打败这十个人

  万众创新,移动互联网正在吞噬世界,开发者这个职业炙手可热的程度前所未有,而且只会越来越热门。许多人意识到这股潮流,加入写程序的行列。不过别看程序工程师坐拥高薪,这可是个强者如云、充满挑战的环境。也因如此,开发者质量的优劣判断总是在网络上引发热烈讨论。曾经在程序员客栈www.proginn.com技术圈上就有这么一道热门的问题「糟糕的软件工程师有什么特征」,亚马逊软件开发工程师Nachiket Naik的回答颇为中肯,获得几千名网友赞同。迈向顶尖开发者的道路上,你该避免成为下列十种人。

  1.复制粘贴的人

  程序设计问答网站Stack Overflow拥有非常丰硕的资源,很多人写程序碰壁了就会上去找解答,Stack Overflow本身并没有错,它是工程师的得力助手。但是如果只是复制粘贴,改个参数,不去了解前因后果,不去弄懂为何这样的解法到底是不是真的适用于现在面临的问题,那当然很难进步。有不少工程师宁可相信他们在网络论坛看到的说法,而不愿意费心思考眼前的代码或系统。

  2.懒得测试的人

  「我不干测试这种事,那是测试工程师的责任。」即使在敏捷开发方法如此盛行的时代,这种态度依旧层出不穷。工程师不愿测试的惰性还是很普遍。有可能是他们讨厌设定测试环境,也有可能是缺乏测试的连贯性知识。当然,也或许是,测试工程师在开发者社群中总存在着不能说的污名。

  3.不写文件人

  有些人觉得程序文件(code documentation)应该如诗一般简洁美丽,他们没能力做到这样,就干脆不做了。可我认为这样的心态是软件开发的头号公敌。杰出的软件,不需要有几百万个酷炫的功能,杰出的软件,应该是要提供几个让人「离不开」不断使用的功能,而且这几个功能背后有几千个人阅读、更新、修正。轻视技术沟通、文件精确度、忽略细节的开发者,肯定是公司获得成功最大的绊脚石。

  4.代码写的非常丑的人

  我的程序能跑,但??

  有些变数被命名为x、flag、str、arr??

  Most of what I write is in one giant method.

  缺乏连贯的程序惯例或风格

  把全局变数喷洒得到处都是

  对作者来说,这简直是最恼人的事。虽然某段代码不见得差,甚至有可能是写得最好的部分。只是,如果出现上述情况,就像一条钻石项炼被埋葬在泰坦尼克号的残骸中,没人找得到它,也没人想清理它、佩戴它、使用它。

  5.没有爆发力的人

  他写程序、他部署、他继续前进,丝毫没有想要学着解决问题的意愿,只要给这家伙一段程式码,他就会没日没夜奋战,隔天就交出成果,你会得到一个修复好、能执行的软件,除此之外别无所有。有时候,选择开发者的时候你得有些私心,找个不但会在大限之前完成任务,而且也有旺盛的求知欲的人。

  6.一天到晚抱怨人

  「这不是我干的」、「这不是我的错」、「这跟我修复的部分无关,一定是有其他人搞砸了」、「这东西真的很烦!(无限循环)」、「我不知道怎么修复这边,找个会的人来啦」??

  那个犯错的人可能早就修正向前走了,你还在大肆抱怨什么劲呢?抱怨并不能解决问题。

  7.不合群顽固人

  「不照我的方法做就拉倒」,是这群人的座右铭。在他们心中,这是一场他的「点子」与你的「点子」之间、他的解决方案与你的解决方案之间的竞争,不为整个项目着想。他们会来来回回仔细你植入的代码,即使他们运作正常、经过测试、看来完美无缺,仍让他们觉得芒刺在背。这类家伙是阻碍生产力的大麻烦,在压力来袭时,他们也会是最先落荒而逃的人,就算经验再怎么丰富、技术再怎么厉害,也别轻易尝试找这些人加入团队。

  8.畏首畏尾的人

  写Java的A开发者一听到他得写一段Python 就愣住了。B开发者一听到设定档里某个部分必须改正就慌了。C开发者一听到他得在数据库里输入东西就畏缩了。这些人倾向趋吉避凶,不愿离开舒适圈。他们有很奇异的迷信,不想接触系统的某些地方。这个现象尤其容易出现在菜鸟开发者身上,出色的开发者或快或慢,都会渴望跳出舒适圈,探索陌生的事物。

  9.迷迷糊糊粗心人

  忘掉留存备份、快照存盘、一堆未归档的程序目录??这些都是菜鸟容易出的状况,随着你越来越朝专业者迈进,这些漫不经心的状况都应该避免。

  10.小聪明吓唬人

  这些人能够耍些小技俩,「骗过」系统使之运作,沾沾自喜。面对复杂的问题,他们仿佛变个魔术就能解决,但就作者的经验,10次有9次都只是表面功夫,实则漏洞百出,而且迟早都会出问题,导致后来还要花更多成本处理。

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
内容概要:本文详细介绍并展示了基于Java技术实现的微信小程序外卖点餐系统的设计与实现。该系统旨在通过现代信息技术手段,提升外卖点餐管理的效率和用户体验。系统涵盖管理员、外卖员、餐厅和用户四个角色,提供了包括菜品管理、订单管理、外卖员管理、用户管理等功能模块。后台采用SSM框架(Spring + Spring MVC + MyBatis)进行开发,前端使用微信小程序,数据库采用MySQL,确保系统的稳定性和安全性。系统设计遵循有效性、高可靠性、高安全性、先进性和采用标准技术的原则,以满足同用户的需求。此外,文章还进行了详细的可行性分析和技术选型,确保系统开发的合理性与可行性。 适用群:计算机科学与技术专业的学生、从事Java开发的技术员、对微信小程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①为中小型餐饮企业提供低成本、高效的外卖管理解决方案;②提升外卖点餐的用户体验,实现便捷的点餐、支付和评价功能;③帮助传统餐饮企业通过数字化工具重构消费场景,实现线上线下一体化运营。 其他说明:该系统通过详细的系统分析、设计和实现,确保了系统的稳定性和易用性。系统仅具备丰富的功能,还注重用户体验和数据安全。通过本项目的开发,作者仅掌握了微信小程序和Java开发技术,还提升了独立解决问题的能力。系统未来仍需进一步优化和完善,特别是在功能模块的细化和用户体验
Retinex理论是计算机视觉和图像处理领域中一种重要的图像增强技术,由生理学家Walter S. McCann和James G. Gilchrist在20世纪70年代提出,旨在模拟类视觉系统对光照变化的鲁棒性。该理论将图像视为亮度和色度的函数,分别对应局部强度和颜色信息。其核心思想是将图像分解为反射分量(物体自身颜色)和光照分量(环境光影响),通过分离并独立调整这两个分量来增强图像对比度和细节。 在Matlab中实现Retinex算法通常包括以下步骤:首先对输入图像进行预处理,如灰度化或色彩空间转换(例如从RGB到Lab或YCbCr),具体取决于图像特性;然后应用Retinex理论,通常涉及对图像进行高斯滤波以平滑图像,并计算局部对比度。可以采用多尺度Retinex(MSR)或单尺度Retinex(SSR)方法,其中MSR使用同尺度的高斯滤波器估计光照分量,以获得更平滑的结果;接着对分离后的反射分量进行对比度拉伸或其他对比度增强处理,以提升图像视觉效果;最后将调整后的反射分量与原始光照分量重新组合,生成增强后的图像。如果存在“retinex.txt”文件,其中可能包含实现这些步骤的Matlab代码。通过阅读和理解代码,可以学习如何在实际项目中应用Retinex算法,代码通常会涉及定义图像处理函数、调用Matlab内置图像处理工具箱函数以及设置参数以适应同图像。 在研究和应用Retinex算法时,需要注意以下关键点:一是参数选择,算法性能依赖于高斯滤波器尺度、对比度拉伸范围等参数,需根据具体应用调整;二是运算复杂性,由于涉及多尺度处理,算法计算复杂度较高,在实时或资源受限环境中需优化或寻找高效实现方式;三是噪声处理,Retinex算法可能放大噪声较大的图像中的噪声,因此实际应用中可能需要结合去噪方法,如中值滤波或非局部均值滤波。通过深入理解和应用Retinex算法,
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