CSDN日报20170323——《你首先是一个人，然后你才是程序员》

Posted 2020-09-06 CSDN官方博客

【程序人生】你首先是一个人，然后你才是程序员

作者：左潇龙

程序员这个职业在外面，一直被过于神化，又或者过于丑化。但其实程序员这个职业，与大多数职业一样，并没有什么特别的地方。

唯一不同的是，厨师是靠自己的厨艺吃饭，而程序员是靠自己的技术吃饭，仅此而已罢了。

作为一个厨师，如果想名扬天下，做出一番事业，光靠提高自己的厨艺肯定不行，毕竟做饭好吃的人多了去了，你又算老几？

同样的，程序员也是一样，技术牛逼的人多了去了，你又能在世界上排第几？你又能在中国排第几？你又能在你的城市排第几？

说这个，并不是说技术不重要，而是你要把自己看作一个整体去经营，而不应该只求技术这一个点，因为，首先你是一个人，然后你才是程序员。

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【数据结构与算法】DSO 中的 Windowed Optimization

作者：白巧克力亦唯心

DSO 中除了完善直接法估计位姿的误差模型外(加入了仿射亮度变换，光度标定，depth 优化)，另一个核心就是像okvis一样使用 sliding window 来优化位姿， Engel 也专门用了一节来介绍它。 sliding window 就像 c++ 中的队列，队首进来一个新人，队尾出去一个老人，它更像王朝中武将的新老交替，老将解甲归田，新人受 window 大王的重用，然而安抚老将不得当，会使得 SLAM 王朝土崩瓦解。对于初次接触 sliding window 的初学者来说， window 大王安抚老将，振兴 SLAM 王朝的三件法宝“First Estimate Jacobians”，“Marginalization”，“Schur complement”实在让人有点摸不清头脑。原谅我的口水话，接下来我将用尽量直观简洁的方式进行描述。

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【物联网】Android Things 完整的栗子：运用TensorFlow解析图像

作者：王玉成

现在深度学习很火，那我们就在android Things中，利用摄像头抓拍图片，让 TensorFlow 去识别图像，最后用扬声器告诉我们结果。

是不是很酷？说基本的功能就说了这么长一串，那垒代码得垒多久啊？

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【大数据】数据可视化发挥流程的价值——江汽物流数据监控平台建设经验

作者：yuanziok

一年的时间，江汽物流沉淀出一套流程可视化的经验。这里拿出来一同探讨。

十二五期间我们把流程打通了。流程打通后我们思考：信息化系统产生了大量数据，这些数据怎么用？思考的结果是做监控数据可视化系统。

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【ios 开发】基于 MVVM ，用于快速搭建设置页，个人信息页的框架

作者：孙世杰

写UITableView的时候，我们经常遇到的是完全依赖于网络请求，需要自定义的动态cell的需求（比如微博帖子列表）。但是同时，大多数app里面几乎也都有设置页，个人页等其他以静态表格为主的页面。

而且这些页面的共性比较多：
1. 大多数情况下在进入页面之前就已经拿到所有数据。
2. cell样式单一，自定义cell出现的几率比较小（几乎都是高度为44的cell）。
3. 多数都分组。

因为自己非常想写一个开源的东西出来（也可以暴露自己的不足），同时又受限于水平，所以就打算写这么一个比较简单，又具有通用性的框架：一个定制性比较高的适合在个人页和设置页使用的UITableView。

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【Web 前端】Angular 2 的 12 个经典面试问题汇总（文末附带 Angular 测试）

作者：葡萄城控件

Angular作为目前最为流行的前端框架，受到了前端开发者的普遍欢迎。不论是初学Angular的新手，还是有一定Angular开发经验的开发者，了解本文中的12个经典面试问题，都将会是一个深入了解和学习Angular 2的知识概念的绝佳途径。

在文中，我们将会接触到很多Angular 2的重要概念，并附扩展阅读资料和自查小测试，供大家评估自己对Angular的了解程度。

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【技术创业】一个想法照进现实-《IT连》创业项目：关于团队组建

作者：路过秋天

从上一篇《三天的风投对接活动内幕分享》归来后，从中领悟了不少内涵。

之后暂停了找钱的想法，这些天也拒绝了不少想要参与众筹的同学。

目前主要精力放在以下三件事：

1：重新规划顶层设计。

2：同步第一阶段任务。

3：找合适的人加入团队。

下面和大伙分享一下最近的事项。

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【好书推荐】人工神经网络之 Python 实战

作者：博文视点

Python是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本文以人工神经网络的实战为例，证明需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景，以能达到应用自如的程度。

本文选自《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》。

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