关于程序员技术大牛
很火的一般不是大牛。因为如果要很火,就需要时间去营销。而营销能力与技术能力是正交的,如果一个人把很多时间放在营销上,就很难有时间放在技术提高上。不要因为他讲一个你不懂的领域而认为他是大牛,一个住在沙漠里的人听到任何一个看过海的人的描述都可以令他兴奋万分,但如果别人告诉他骆驼有六只脚,他肯定会嗤之以鼻。大牛对他熟悉的领域会说得很详细,对他不熟悉的领域也会问正确的问题。
关于学习编程新知识
学习一件新技能最好需要深度的理解。但是在现在各种框架各种类库都需要接触的时代。想要真正的理解所有的库是很难做到的。假设你在学习 python,如果说真正理解 print 语句,就要知道 python 的语法解析器,C语言的调用,然后是 IO 系统。这对大多数人来说是不可能的,大多数人都是靠记忆的。另一方面,如果学习 python 时候需要做 socket 请求,而你对 java 的 socket 实现很熟悉,也会很快得学会 python 的 socket 使用。总结下来,有两种快捷学习新知识的模式,一是有很强的记忆力,二是对于基本知识的了解很深入。
关于注意力
如果做的是机械的事情,只要依靠人的惯性就行了。如果做的是创造性的劳动,就需要很强的注意力。而注意力是一种易耗品,在一个问题上纠结时间太长注意力就会低下,导致效率低且更容易犯错误。这个时候可以休息以下。让思维冷静一下。提高注意力可以在短时间内做更多的事情,这样就有时间生活而不只是工作。
关于反馈
技术交流中,别人不反对你,不代表认同你,也许知识懒得跟你讲。你错了,别人不一定跟你讲,可能只是不好意思打击你,所有获得别人的真正想法很重要。
关于反思
应该经常问自己做当前事情的意义是什么。当前做这件事情的意义是什么。这样做有两个好处,一是明白意义后更愿意去做。二是如果可以及时发现错误,然后改正。
关于大局观
解决一个问题,首先应该搞清楚你有哪些资源,有哪些解决方法,预估各种解决方法的时间。而不是立即实施想到的第一个方法。就像广度搜索雨与深度搜索的关系。如果只用一种方法做,效率可能会很慢。如果一开始的直觉是错误的,会让你解决方法越来越远。
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PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

PHP在现代化进程中仍然重要,因为它支持大量网站和应用,并通过框架适应开发需求。1.PHP7提升了性能并引入了新功能。2.现代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter简化开发,提高代码质量。3.性能优化和最佳实践进一步提升应用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP类型提示提升代码质量和可读性。1)标量类型提示:自PHP7.0起,允许在函数参数中指定基本数据类型,如int、float等。2)返回类型提示:确保函数返回值类型的一致性。3)联合类型提示:自PHP8.0起,允许在函数参数或返回值中指定多个类型。4)可空类型提示:允许包含null值,处理可能返回空值的函数。

PHP中使用clone关键字创建对象副本,并通过\_\_clone魔法方法定制克隆行为。1.使用clone关键字进行浅拷贝,克隆对象的属性但不克隆对象属性内的对象。2.通过\_\_clone方法可以深拷贝嵌套对象,避免浅拷贝问题。3.注意避免克隆中的循环引用和性能问题,优化克隆操作以提高效率。

PHP适用于Web开发和内容管理系统,Python适合数据科学、机器学习和自动化脚本。1.PHP在构建快速、可扩展的网站和应用程序方面表现出色,常用于WordPress等CMS。2.Python在数据科学和机器学习领域表现卓越,拥有丰富的库如NumPy和TensorFlow。


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