0.0 AI时代企业的护城河是什么,倘若数据、算法都变得透明,企业的盈利模式在哪,企业会成为便利店般的存在吗?
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0.0 AI时代企业的护城河是什么,倘若数据、算法都变得透明,企业的盈利模式在哪,企业会成为便利店般的存在吗?
AI时代企业的护城河是什么,倘若数据、算法都变得透明,企业的盈利模式在哪,企业会成为便利店般的存在吗?过往的电动车店价格不一,受网购影响,最终统一了定价,未来具身智能行业的发展,是否会延续这一模式,值得深思…… 问题来自于:https://blog.
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0.0 为什么读了书之后我提出的问题那么少?
好歹也是 400 多页的《构建之法》,我读完之后居然只能提出来这几个问题? 我大概看了一下本届同学的博客和往届同学的博客,发现有些同学挺早就提交了博客作业,并且提出了不少自己的“特异性问题”,提出了自己的思考。 或许是我预先给了自己“大佬写出来的书上
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1
0.0 初学者如何参与开源?
其实我的困惑更加集中于,非csbn下的初学者,参与开源是否容易。以我个人的观点来说,在github上寻找合适项目时,高星是容易吸引我的。但是初学者做到高星是很难的。所以更想知道如初学到高星,成为一个合格的开源者,该如何去做。 问题来自于:https:
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0.0 学生用GPT-4来做作业,老师要如何甄别呢?
如题
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0.0 学生用GPT-4来做作业,老师要如何甄别呢?
如题
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0.0 学生该如何做到像健身学员一样找到自身定位点,把握老师身上的那套健身资源,朝自己的目标前进呢?
第一次听到理想的师生关系为健身教练和健身学员的关系,感觉很新颖,我的问题是我们学生该如何做到像健身学员一样找到自身定位点,把握老师身上的那套健身资源,朝自己的目标前进呢? 原文地址
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5.0
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0.0 我都是大学生了,上课还要认真听老师讲课么?
请看:http://www.scalerstalk.com/816-attention 以及这个: https://www.cnblogs.com/CookieLau/p/12403175.html 和这个博客下面的评论。 问: 一堂课有用无用确实是
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0.0 能否结合过往学生的项目经验,为我们梳理一个从项目启动到交付的关键步骤清单,并指出在不同阶段最应该关注的核心问题是什么?
关于从理论到实践的鸿沟:本书涵盖了软件工程的众多方面,从个人技能到团队项目管理。作为学生,我们学习了很多理论、模型和最佳实践,但在第一次或第二次参与团队项目时,常常感觉无从下手,不知道该优先应用哪些方法,或者如何将这些分散的知识点整合成一个连贯的工作
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0.0 福州大学 张栋 老师分享:教练角色的转变
https://book.douban.com/subject/27069503/discussion/616724995/
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1.1 什么人群适合看《构建之法》这本书?
章节名:概论页码:第1页 什么人群适合看《构建之法》这本书? 为什么会有这样的疑问呢?在于我粗略看下这本书后发现,我不适合看这本书。确实,本书作为计算机专业的教材很有意思,当作者提出一个具有争议或让人困惑的观点时,会通过文中虚构的人物来提出读者可能的
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1.1 作者用商用民航发动机来对比普通的商用软件,是否合适?
软件工程概论一节中: 在成熟的航空工业中,一个飞机发动机从构思到最后运行,不知道要经历过多少人, 多少工序,多少流程,多少相关知识的验证。我们无法想象,如果最后某个商用型号的发动机在飞行时发现问题,最初的设计师会自己爬到引擎中敲敲打打,然后钻出来说,
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1.1 在一个被认定为“足够好”的软件发布后,得到的用户反馈中,哪些是有用的?什么时候才能将这个软件优化到相对稳定的版本?
在第一章概论中提到,软件工程的目标— 创造“足够好”的软件,并对其做了定义: 什么是好的软件?一些同学认为,所谓好软件,就是软件没有缺陷(Bug),所谓软件工程,就是把软件中的Bug都消灭掉的过程。这的确是抓住了软件工程的一个要素。和软件打交道的专业
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1.1 在软件工程层面,我们是否需要建立“反过度商业化设计”的设计原则或伦理规范?
我注意到当前很多国内软件(尤其是视频类应用)在设计上似乎已经超出了“服务用户”的范畴,而更多地转向“引导用户”或“占用用户”。比如: 启动页广告(强制几秒倒计时) 播放前广告、暂停广告、悬浮广告、轮播推广栏 非会员无法快进、只能看低画质 UI 上刻
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1.1 在项目或程序比较复杂的情况下,如何高效率的进行程序理解?
本书第一张概论(第3页),提到一个名词——程序理解(Program Comprehension)。 软件团队的人员也会流动,新的成员要尽快读懂已有的程序,了解程序的设计,这叫做程序理解。 这个问题是我在暑期实习时体会到的。在接受前团队成员留下的一个较
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1.1 如何区分一个好的程序员和不好的程序员呢?
章节名:概论页码:第1页 2017-07-11 20:25:26 我成为了一名职业程序员,但是我发现所有的算法别人都已经实现了,我只要调用就可以。似乎我们公司的软件与数据结构、算法的关系都不大。那我当初辛辛苦苦学习的数据结构和算法有用么?如何区分一个
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1.1 如果人工智能的发展现阶段仍旧是工程问题,局限性还是计算速度的问题的话,那人工智能的发展对于人类文化的破坏,以及人类受限于缓慢地生物进化,无法与之抗衡而终将被替代的观点是否在此基础上无法成立?
这本书对计算机科学这一学术领域划分了两个不同方面,其一是偏理论领域,其二是偏实践领域,人工智能划分在实践领域,同时本书对于“智能”的阐述也让我对人工智能的发展有了不同的认知。 计算机人工智能研究的一个重大挑战,就是计算机程序是否在国际象棋这个游戏中打
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1.1 对于理论导向的研究者,“做中学”是否仍然适用?
《构建之法》开篇即强调“做中学”(第1章),并认为“通过项目实践掌握技能”是成长的核心路径(第2章)。但作为博士生,我的核心任务是探索未知、产出理论或方法创新,而非交付一个功能完整的软件产品。很多时候,代码只是验证思想的副产品,生命周期很短。 那么,
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1.1 当AI编程助手普及后,“软件工程”的边界是否在变化?
虽然《构建之法》第三版出版时(2020年),AI辅助编程尚未成为主流,但第17章已前瞻性地讨论了“自动化工具对开发流程的影响”。如今,我写Python脚本时已习惯让Copilot、Cursor等补全函数。这极大提升了编码速度,但也带来新问题:生成的代
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836
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1.1 程序员在哪些地方是必须依赖一个额外的用户体验设计师的?
在“软件工程概论”章节中有一句话: 一个好的软件,即使功能和同类软件区别不大,但是会让人感觉到非常好用。这就是软件的“用户体验” (User Experience) 特别好。用户体验和数据结构,算法没什么关系,但是很多非常成功的软件就赢在这个方面。
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1.1 程序员是否有必要为满足小部分人的需求去做软件,或者为软件添加某些功能?
本书的培训目标是研发出符合用户需求的软件,通过实际的工作收集、推导、提炼需求...... -- 引用自《构建之法》P11 第一章 概论 成功的软件总是解决了我们生活中的迫切需求,但是不同的人群有不同的需求 "推导","提炼需求"的意思是满足大部分用
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1.1 虽然也存在类似的微小漏洞造成极大损失的案例发生,我的疑惑在于书中的说法是不是有些过于极端了?
说到商用软件和爱好者写的程序的区别,我们还可以看看这个例子:如果一架民用飞机上有一个功能,用户使用它的概率是百万分之一,你还要做这个功能么?你会选择: 根本不考虑 如果没时间实现这个功能就算了 做了,但是不用告诉用户 做了,而且不厌其烦地告诉用户如
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