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96SEO 2026-02-19 17:23 0
这也是最近软件工程师们聊得比较多的问题#xff0c;上周#xff0c;在上海的
博主聚会的时候#xff0c;大家也稍微谈了一下这个话题#xff0c;但是谈…缘起
那样大家都从各自的角度感到了它的某种威胁但是不能得到全面的观感
bug它们一定会不断地被解决就是一个时间问题也许是半年也许是一周。
很多情况下不能输出完整的代码还需要程序员来拼接代码当然这些程序员要非常懂这些程序才能拼接成功。
//问程序员你参加过的最复杂的项目总代码量有多少能超过一千行代码么不能有效处理超长的程序开发环境的配置多线程编程已有程序的
是什么泛化能力有限如果是一个活人程序员他在一个算法测试平台通过了很多编程练习那么他在另一个不同的编程平台也应该能应对自如。
但是目前的
论断中提出软件开发中的关键任务就是理解并处理反映软件构成的复杂的概念,
//问程序员你构建过多么复杂的软件这个软件运行了几年这几年中你是如何维护这个软件的ChatGPT
辅助编程只是在第一个层次极大地帮助了程序员但是在后面的两个层次还是要靠人。
各种大语言模型和它们衍生的工具会在文档生产归纳流程处理方面有很多帮助但是关键的地方还是要靠人。
CRUD一个好的程序要保证这些操作的正确和高效同时要确保程序正确使用计算机的各种资源内存网络外设等。
但是人类通常有各种智力、懈怠、粗心等毛病会犯很多错误。
在软件行业发展的几十年中代码正在不断地帮助人类避免人类犯错误。
就像文字编辑器能自动提示人类的拼写错误那样
代码编辑器二十年前就能通过自动变量提示语法高亮等方法避免程序员犯错误加快编程的效率。
行代码集成到现有的十万行代码的系统中去能把各个模块集成、优化为一个高效的系统。
对软件运行数据的理解能从数据中洞察到问题而不只是一个会念数据的人类。
提问的能力向用户提问了解用户的真正需求向领导、同事提问了解大家的思路当然还有从对方的角度思考问题的能力交流的能力。
和软件团队其他角色和流程合作的能力。
有售前、产品经理产品架构、技术架构、QA、安全体系、UED、售后支持等角色程序员在编程阶段获得了
工具的赋能能否让其他角色和流程也能获得类似的赋能呢对其他业务的了解例如你想让
Bing例如百度百科和一些文章https://www.sohu.com/a/400708937_99933236
人们已将蚕蛾驯化家养并能织出较为精细的丝织物。
到了殷商时期养蚕已很普遍人们已熟练地掌握了丝织技术。
整天坐着一根线一根线地织布似乎和现在码农一行一行地编码也很类似啊
在中国古代织造技术中最为复杂的就是提花技术。
为了使织机能反复有规律地织造复杂花纹人们先后发明了以综片和花本作为提花装置来贮存纹样信息形成了多综式提花机和各类花本式提花机。
提花技术是纺织史上的里程碑提花机的基本概念是将提花规律贮存在织机的综片或是与综眼相连接的综线上利用提花规律的贮存来控制提花程序使得这种记忆信息得到循环使用。
用今天的眼光看古人发明的提花技术就是一种图形信息存储技术如同计算机的程序编好程序之后所有的运作都可以重复进行不必每次重新开始。
黄道婆十三世纪学习、改进、推广了棉纺织技术和先进工具现代程序员的祖师爷应该是她们
Jenny的出现大大提高了生产率也引起了手工业纺纱者的愤怒。
他们捣毁了珍妮机烧毁了发明者的房屋。
但是革新的浪潮接着打过来紧接着就出现了水力和蒸汽驱动的纺织机。
年英国整个棉纺工业以及基本上完成了从工场手工业到以蒸汽机为动力的机器大工业的转变。
年德国诗人海涅写下描述纺织工人苦难情况的诗歌《西里西亚的纺织工人》
上段文字提到的提花机也传到了欧洲在十九世纪获得极大的改进其中一个模型就是雅卡尔提花机。
雅卡尔发明了一种用打孔卡片控制的纺织机纺织机可以根据预先设置好的“程序”虽然当时还没有“程序”这个概念移动丝线织出漂亮的布匹。
这是第一次把信息通过一个机器能够识别的载体记录下来再由这个信息来控制机器的运转。
现代计算机的先驱巴贝奇从雅卡尔的提花机得到了启发很快想到可以把穿孔卡片应用到他正在设计的分析机上。
分析机读卡装置的原理与雅卡尔提花机类似也是靠探针尝试穿过卡片要么顺利穿过要么被卡片顶住两种不同情况下的探针位移能产生不同的机械传动——这其实是计算机史上最早的二进制应用。
另外把牛仔裤做旧、做烂的过程对工人和环境并不友好这点很多人并不了解
在这千万年的演化中服装行业是变大了还是萎缩了在这个行业工作的人是有更多的机会了还是更少的机会现在软件编程这个行业是处于纺织业的哪个阶段呢
的阶段巴贝奇这样的计算机先驱从纺织机械的设计中得到了启发你能从纺织业或者其他行业得到什么启发呢你认识了这个软件编程行业处于对应的
另外让工具来帮助编程和软件工程的各个环节一直以来都是软件工程师和软件科学家的愿望和探索。
Engineering是一种计算机辅助软件工程的方法旨在提高软件开发效率和质量。
它包括了多种工具和技术如需求分析、数据建模、程序设计、测试等等。
然而CASE在20世纪90年代之后逐渐没落了。
其中的原因有以下几点
复杂度高CASE工具本身就很复杂而且很难与其他工具集成。
这导致了学习和使用CASE的门槛非常高普通开发人员很难掌握。
成本昂贵CASE工具的价格很高因此只有大型企业才能承担得起。
对于中小型企业和个人开发者来说购买CASE工具是一笔巨大的财务负担。
缺乏标准CASE工具之间缺乏标准化因此不同的工具之间很难进行兼容和集成。
这导致了开发效率的降低使得CASE的应用受到了限制。
功能单一CASE工具通常只能完成一部分的软件开发任务无法满足复杂软件开发的需求。
因此开发人员往往需要同时使用多个CASE工具这增加了开发的复杂度和成本。
综上所述以上原因导致了CASE的没落。
虽然现在已经有了更多的开发工具和技术但CASE的思想仍然在软件开发中发挥着重要的作用。
来训练和寻找代码、函数说明、代码注释的相关性帮助用户找到他想要的代码。
界每隔几年就有一波浪潮或者泡沫新的一波大潮已经打过来了躲能跑多远不如反方向跑迎接浪潮就像古诗中说的勇向涛头立
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