1. 程式人生 > >懶惰懈怠是最大的敵人,身體是,思想上面更為嚴重

懶惰懈怠是最大的敵人,身體是,思想上面更為嚴重

寫部落格是為了鍛鍊自己的表達能力,把事情表述條理的能力,同時還是為了經常的總結思考所見,要不然腦子還是一坨漿糊

多思善問,多總結內化成自己的東西

之前看過一篇文章,說了單純根據編碼能力來區分的程式設計師可以有五類:拷貝型,新手型,學習型,實現型,架構型。

仔細回想了下自己平時的工作內容,發現自己還只是拷貝型和新手型的程式設計師,躺槍了,工作4年多白忙活了,細細想想還是自己的懶惰造成的,不願深入思考,只是為了完成任務而已。

殘酷的現實是,你想要做到我以上列舉的每條能力,只有不斷將資訊量擴充,讓自己的見識與眼界不再停留在自身專業上,自此,不同資訊之間的「牆」,已經被你打破,非但沒用因為資訊多雜而凌亂,反而愈發清晰起來。


接下來的目標就是要打破不同資訊之間的強,不因資訊多雜而凌亂,而是愈發清晰,能夠透過現象看到本質,捉住問題的關鍵點

最終是要給自己和家人一個更幸福舒適,自由的生活!

相關推薦

懶惰懈怠敵人身體思想上面更為嚴重

寫部落格是為了鍛鍊自己的表達能力,把事情表述條理的能力,同時還是為了經常的總結思考所見,要不然腦子還是一坨漿糊 多思善問,多總結內化成自己的東西 之前看過一篇文章,說了單純根據編碼能力來區分的程式設計師可以有五類:拷貝型,新手型,學習型,實現型,架構型。 仔細回想了下自己平

[51NOD1524] 可除圖的團(組合dp)

鏈接 ble spa 組合 sin ons .html color 出現的次數 題目鏈接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1524 題意:略。 這個題相當於是找出現最長的整除鏈。

『樂營銷』的營銷謊言成功的營銷案例!

大學 還要 中國 感覺 每次 思維 味道 原因 產品 世界上最大的營銷謊言是石頭賣出黃金的價格。“鉆石恒久遠,一顆永流傳!”大家都會記得這個著名的鉆石的廣告語。一種毫無用處的石頭,怎麽就超過了黃金的價格?這看似廣告語的成功,其實是其背後營銷思維的成功。   那麽,成功的營銷

全球“人造大腦”啟動100萬ARM晶片每秒200萬億次操作

大腦是身體中最複雜的器官,也是最難解開的器官。科學家已經開發出多種方法來更好地瞭解大腦,包括使用超級計算機。 世界上最大的神經形態超級計算機Spiking Neural Network Architecture(SpiNNaker)日前首次啟用,它擁有100萬個處理器核心,每

【51Nod - 1272 】距離 (思維排序sort的空間優化)

題幹: 給出一個長度為N的整數陣列A,對於每一個數組元素,如果他後面存在大於等於該元素的數,則這兩個數可以組成一對。每個元素和自己也可以組成一對。例如:{5, 3, 6, 3, 4, 2},可以組成11對,如下(數字為下標): (0,0), (0, 2), (1, 1), (1, 2),

[WC2011]XOR和路徑洛谷P4151線性基+Dfs

正題       這一題挺水的?       直接隨便求一條1到n的路徑異或和,建出Dfs樹,每一條返祖邊與兩點之間路徑異或和組成環,扔進線性基,最後維護一遍即可。       首先證明為什麼只

作業三——求左部分中的值減去右部分值的絕對值是多少

給定一個長度為N(N>1)的整型陣列A,可以將A劃分成左右兩個部分,左部分A[0..K],右部分A[K+1..N-1],K可以取值的範圍是[0,N-2]。求這麼多劃分方案中,左部分中的最大值減去右部分最大值的絕對值,最大是多少? 給定整數陣列A和陣列的大小n,請返回題目所求的答案。 測

演算法優化:欄位和雙指標遍歷(n^2)分治法(nlogn)動態規劃(n)

最大欄位和,有點類似與最長公共子序列,這裡是求連續一段求和最大的一段,比如[-2,11,-4,-4,13,-5,-2]最大求和的連續一段為11,-4,-4,13,和為16. 最基本的雙針模型遍歷,兩個指標,分別代表最大和序列的起始和終止,演算法時間複雜度O(n^2) # 以下演算法時

pandas筆記3:修改Dataframe一列的值及lociloc用法

話不多說,先看怎麼修改某一列的最大值。 那首先就要先找到該列的最大值: import numpy as np import pylab as plt plt.style.use("ggplot") import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A":[

20個爭議的程式設計觀點你認可幾點?

在StackOverflow上有這樣的一個貼子《What’s your most controversial programming opinion?》,中文的意思是“你認為最受爭議的程式設計觀點有哪些?”,這個帖子是Jon Skeet在2009年1月提出,Jon Skeet是C#社群大名鼎鼎的人物

資料結構與演算法——有1億個整數找出的1000個要求時間越短越好空間佔用越少越好

有1億個整數,找出最大的1000個,要求時間越短越好,空間佔用越少越好(迅雷筆試) 首先要明白1億個整數佔用多大的記憶體,按每個整數4個位元組來算,用400000000B,大約400000KB,大約4

mysql分組排序取值所在行類似hive中row_number() over partition by

 如下圖, 計劃實現 :按照 parent_code 分組, 取組中code最大值所在的整條記錄,如紅色部分。(類似hive中: row_number() over(partition by)) select c.* from ( select a.*, (@i := ca

HDU 3861 The King’s Problem(tarjan縮點+小路徑覆蓋:sig-二分匹配數經典題)...

The King’s Problem Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 4080    Accepted Submission(s):

215. 陣列中的第K個元素(中等陣列)(12.25)

在未排序的陣列中找到第 k 個最大的元素。請注意,你需要找的是陣列排序後的第 k 個最大的元素,而不是第 k 個不同的元素。 示例 1: 輸入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 輸出: 5 示例 2: 輸入: [3,2,3,1,2,4,5,

似然估計後驗估計貝葉斯估計聯絡與區別

1.什麼是引數 在機器學習中,我們經常使用一個模型來描述生成觀察資料的過程。例如,我們可以使用一個隨機森林模型來分類客戶是否會取消訂閱服務(稱為流失建模),或者我們可以用線性模型根據公司的廣告支出來預測公司的收入(這是一個線性迴歸的例子)。每個模型都包含自己的

似然估計交叉熵相對熵(KL散度)

在機器學習中,選擇損失函式時,通常會遇到交叉熵的概念,也就是交叉熵損失函式,那麼我們知道最小化交叉熵損失函式等價於最大化對數似然,那麼最小化交叉熵損失函式其含義是怎麼樣本的?我們知道針對分類問題,我們並不知道Y的真實分佈,因此需要通過模型來估計Y的真實分佈,以邏

似然估計後驗估計貝葉斯估計

這三種方法都是監督學習中的引數估計方法,假定已知data的分佈形式(比如第二章裡介紹的各種分佈),但是需要確定引數。 1 最大似然估計Maximize Likelihood Estimation等價於曲線擬合中的最小二乘法,MLE把待估的引數看作是確定性的量,只是其取值未知

樹形dp 路徑權值長路徑

#include <cstdio> #include <deque> #include <set> #include <string> #include <map> #include <vector>

HDU 3549 Flow Problem(流裸題EK解法)

EK現在用起來已經比較熟練了,比較簡單的題目,直接就可以解決,但發現EK,其實效率有些低,是O(V*E^2)的,搞不好,還會超時。同時看別人的部落格,發現用EK的比較少。今天,聽學長講,dinic用的比較多,sap學起來有一定難度,接下來抓緊學一下dinic! 好了,廢話不

noip2000乘積 (高精度動態規劃)

A1125. 乘積最大 時間限制:1.0s   記憶體限制:256.0MB   總提交次數:355   AC次數:182   平均分:65.49 試題來源   NOIP2000 提高組 問題描述   今年是國際數學聯盟確定的“2000——世界數學年”