Why Learning to Code is So Damn Hard
程式設計大致可以分為四個階段
-
第一階段(hand-holding honeymoon):手把手關懷的蜜月期。能力和信心同步增長。初學者充滿了樂趣,很有成就感,能找到豐富的學習資料。
-
第二階段(cliff of confusion):充滿迷惑的下滑期。雖然程式設計者的實際能力在上升,但卻逐漸失去了信心。這是因為遇到了難以解決的問題,需要除錯大量bug、遇到挫折。不過這個時候任能夠找到答案,知識面也在變廣。
-
第三階段(desert of despair):絕望的迷茫期,信心的沙漠。程式設計者遇到更加的困難的問題,需要的知識劇增,但是資源匱乏,在網上也找不到答案,或者不知道怎麼提問,感覺就像在沙漠一樣。
-
第四階段(upswing of awesome):煎熬的上升期。程式設計者心潮澎湃,渾身充滿力量。絕望的沙漠已經過去。
相關推薦
Why Learning to Code is So Damn Hard
程式設計大致可以分為四個階段 第一階段(hand-holding honeymoon):手把手關懷的蜜月期。能力和信心同步增長。初學者充滿了樂趣,很有成就感,能找到豐富的學習資料。第二階段(cliff of confusion):充滿
springboot啟動時報異常Class not found so assuming code is running on a pre-Java 9 JVM
技術標籤:spring boottomcat 版權宣告:本文為博主原創文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議,轉載請附上原文出處連結和本宣告。 本文連結:轉自: Tomcat啟動時報異常Class not found so assuming code is runnin
hive多條元資料 The query returned more than one instance BUT either unique is set to true or only aggregates are to be returned, so should have returned one result maximum
kylin構建報錯,日誌如下: java.lang.RuntimeException: cannot get HiveTableMeta at org.apache.kylin.source.hive.HiveTable.<init>(HiveTable.java:50)
關於maven打包時的報錯: Return code is: 501 , ReasonPhrase:HTTPS Required
今天使用jenkins構建時,報以下錯誤 [ERROR] Failed to execute goal on project saas20: Could not resolve dependencies for project com.ipower365.saas:saas20:war:0.0.1-SNAPSHOT: Failed to collect depe
[論文筆記 ECCV2020] Learning to Count in the Crowd from Limited Labeled Data
[論文筆記 ECCV2020] Learning to Count in the Crowd from Limited Labeled Data 摘要 Abstract貢獻 ContributionsModel Architecture(GP-based iterative learning)整個訓練過程分為兩個階段1. labeled
《AdaptSegNet:Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation》論文筆記
參考程式碼:AdaptSegNet 1. 概述 導讀:這篇文章著力於解決模型未見過資料的適應性,一般來講模型對於與訓練集中資料類似的資料表現較好,但是對於未知場景的資料就表現較差了,這也是domain-adaptation需
論文筆記+模型實現TransNets: Learning to Transform for Recommendation
文章目錄 摘要1. 介紹2. 提出的方法2.1 CNN處理文字 & 2.2 DeepCoNN模型2.3 DeepCoNN的一下侷限性2.4 TransNets模型2.5 TransNets模型的訓練2.6 設計決策和一些其他結構的選擇2.6.1 分步訓練 VS. 合併
Learning to Transfer Examples for Partial Domain Adaptation學習筆記
Learning to Transfer Examples for Partial Domain Adaptation學習筆記 目錄Learning to Transfer Examples for Partial Domain Adaptation學習筆記tipAbstractIntroductionrelated workPartial Domain AdaptationE
Code is already running!
package main import ( \"fmt\" \"log\" \"net/http\" ) // w表示response物件,返回給客戶端的內容都在物件裡處理
細粒度相關 - Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks - 1 - 論文學習
Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks Abstract 我們為卷積神經網路引入了一個基於顯著性的扭曲(distortion)層,這有助於改善給定任務的輸入資料的空間取樣。我們
題解 P7878 「SWTR-07」My rating is 1064(hard version)
沿用 easy version 的思路:考慮如果到目前已經放了 \\(2\\) 個集合及以上,那麼接下來只要輪換放置就可以避免「用同一個賬號連續發出兩個帖子」。所以在放了 \\(2\\) 個集合以後只要找到剩下前 \\(k-2\\) 大的數放
顯著性目標檢測之Learning to Promote Saliency Detectors
Learning to Promote Saliency Detectors 舊文重發 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 縮寫標註:
Learning to Combat Compounding-Error in Model-Based Reinforcement Learning
發表時間:2019(NeurIPS 2019 Deep Reinforcement Learning Workshop) 文章要點:這篇文章想說model based方法裡面通常model都是imperfect的,就是這個model一般只在區域性是準確的,放到全域性上看誤差會越來越
《Video Abnormal Event Detection by Learning to Complete Visual Cloze Tests》論文筆記
1. 摘要 儘管深度神經網路(DNNs)在視訊異常檢測(VAD)方面取得了很大的進展,但現有的解決方案通常存在兩個問題:
《Cloze Test Helps: Effective Video Anomaly Detection via Learning to Complete Video Events》論文筆記
0. 摘要 視訊異常檢測(VAD)作為視訊內容解釋的重要課題,通過深度神經網路(DNN)取得了豐碩的進展。然而,現有的方法通常遵循重建或幀預測程式。他們主要存在兩大問題:
Learning to Sample
Abstract 處理大型的點雲是一項很有挑戰性的任務,因此,我們將點雲取樣到一個合適的size去更方便的處理。
LEAP: Learning to Prescribe Effective and Safe Treatment Combinations for Multimorbidity
LEAP: Learning to Prescribe Effective and Safe Treatment Combinations for Multimorbidity Authors: Yutao Zhang, Robert Chen, Jie Tang, Walter F. Stewart, Jimeng Sun
2017-Learning to reinforcement learn
Key 元學習系統(監督+從屬)擴充套件於RL設定 LSTM用強化學習演算法進行訓練,可以使agent獲得一定的學習適應能力
L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing閱讀筆記
L2M-GAN: Learning to Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing 2021 CVPR L2M-GAN: Learning To Manipulate Latent Space Semantics for Facial Attribute Editing (thecvf.com)
《Learning to Incentivize Other Learning Agents》2020-NIPS
學會激勵其他學習智慧體 總結: 為了促進在一般和馬爾可夫遊戲中的多智慧體之間的合作,為每個智慧體配置一個獎勵函式用來直接向其他智慧體提供獎勵,並明確解釋接受該獎勵者自身行為會受到的影響。該獎勵函式會根據