我是一個重量化的輕浮的人。
就是,舉輕若重。看起來怎麼怎麼樣認真,實際上什麼也做不好。
又不是什麼輕量化的騎兵,做什麼都耗時間,質量也不高。呆頭呆腦的。
既沒有輕騎兵的優勢,又沒有重騎兵的優勢。細想來,我也只能做一個步兵,固守還勉強能用。
想想西遊記,人是不一樣的,但是都有它該去的地方,可能我不喜歡這樣的自己吧,但我不得不做我能做的事。即便能力很有限,但是我確實可以找到我的位置。
這不是大而無用,而是思想上的巨人總是阻礙行動上的進步。心比天高是不行的,到什麼時候免不了腳踏實地,看過星星,仰慕星星,但是知道自己成不了星星,所以還是要退回來,做一個人,做一個步兵。
欲望的飽和。那東西很容易就飽和的,千萬不要認為自己的欲望很多,痛苦總是比欲望多得多,所以,別把人生的權重放在欲望上。
人不可驕傲於優點,但也沒必要特別失落於缺點,總是專注不足怎麼會快樂,總是專注不足還怎麼發揚優點?除了優點剩下的都是不足啊!不足太多了,補不起的。差一不二,還是把時間用在優勢的發展上吧。
一個人總有發展成任何樣子的潛能,心胸何必那麼狹隘呢?你能他不能,他能你不能的,你還是個三歲孩子嗎?
一個人的思索,註定滿是偏頗。兩個人的思索難免畫圈,一堆人的思索多數是個笑話。
過度思考是沒用的。
世界上的水桶是不統一規格的,有大有小,全看為什麼而使用。每次都找最合適大小的水桶,效率自然就提高了。
華而不實的文字有價值,但又沒什麼實際的湧出,說不明白話,只能在意識上以一種說不出的方式鼓勵人,也有可能讓心情雪上加霜。
我覺得面前的電腦手機都是有生命的,在斷電之前,它們一直都在工作著,就如同還有能量的我,心臟一直是在跳動的,它需要計算,需要保溫,需要一系列的操作維持自己的能力,這不是生物意義上的生命,雖然也不存在完全靜止的事物。可我總是覺得,這些東西有自己的生命。
殘缺和完滿是無定義的,可總覺得繁華該是多多益善,以便用時能信手拈來。可惡啊!我們並不會好好說話,我已經忘了人與人交流的感覺了,現在的我更像個機器,只為解決實務而說話,不會放縱自己的思想無意識流動。我什麼時候可以變成人類呢?
可讀性,可移植性。define等等吧,給東西命名,就像遊戲可以命名的箱子一樣,加快找東西的速度。可移植也就是,在整理物品時,會把箱子裡面的東西拿來拿去,或者去一個新的環境裡,需要打開箱子拿出一個物品看看,這是屬於什麼的,然後在做下一步打算。
通用貨幣的魅力。儘管,不同地方有不同地方的規矩,但總有些規矩是通用的,於是為了避免衝突,用這一小部分的規則把產品的全部內容製作出來,這樣是不會錯的。那這部分的地位一定很高,就像,貨幣,也像語言。
但通用的由於沒有特點導致其安全性不高鴨。
從長遠的眼光來看,想成為自己希望的那個樣子,努力並不是重點,想像力才是重點,你都不知道想成為什麼,也沒人會主動告訴你,被知識限制的思想會把自己引向何方呢?
不嘗試背字典,但是要學會使用字典,了解一些局部的東西,加快使用速度。
錯誤與報警,那要是溢出了怎麼辦?不參與計算部分溢出,像什麼時間溢出啊什麼的,無傷大雅就拋出一個溢出日誌,別打斷程序,要是參與計算的地方溢出,就結束程序,因地制宜唄!檢測最高位是否發生跳變,瑪德直接把計算量翻了一倍啊!犧牲代碼複雜度來成全時間複雜度,加一些判斷唄,還是怎麼的,越來越複雜。
需要確定分配的字節的大小,這個大小由乘法計算,本應該一直增加,卻因為溢出而變成很小的數了,然後這個區域要存的東西很大,數據失去了意義,還破壞了其它區域的結構。
使用算術表達式分配地址大小時要做溢出監測。
上戰場之前只能假想,只能淺嘗輒止,留下一些思考就結束,實踐?我什麼時候可以實踐呢?
可以在寫代碼的時候把看起來簡單計算式用另一種較為複雜的計算思路寫出來,比如把乘方化成一加一乘的重複,就是秦九韶算法啦!
意識訓練之後要大量刷題,那時候就可以搜集更多實戰經驗啦!
模糊的也比較好移植,數值解。
快速發育的東西太多了,我偏要一意孤行,又不差我一個。
刷題的話選取假期,慢慢刷,不急不躁。工作環境太令人心浮氣躁了,跟不要命一樣。
荒漠裡全是沙子和全部是沙子一樣難。就像無窮大和兩倍的無窮大是無法比較的。
那種無用武之地的悲傷是很常見的。往往剛精通了一個事物,它立馬就不流行了,這樣就需要在學習上下功夫,怎麼把好的學習過程移植到不同的事物上去。怎麼辦呢?難呦!
首先不該排斥這些東西,因為仙俠里修煉的道理與我們學習的道理是一樣的,有人慢,有人快,有人有天賦有人沒天賦,有人像開掛一樣,有人又笨手笨腳,它只是把現象放大了,本質是一樣的。然後若是有什麼啟發,那也只能是啟發自己豁達,大佬都是有背景支持的,後天修煉,就只能達到一個一般的地方,混個日子,等個機會而已。唔,我好陰暗好消極,但是似乎就是這個道理耶。
人類文明其實已經與動畫片裡的天使文明很像了,大部分絕大部分知識都是在電腦上共享的,只是還缺乏管理與搜索的能力與手段,也有不公開的東西,幾乎是一樣的。
不該有任何失望的理由哦!
分支預測邏輯,在概率上提高代碼的運行速度,在編寫代碼時,使其更好預測,那麼就可以減少預測錯誤而需要重裝指令的時間,可以顯著地提升代碼執行速度。
就可以理解為,一個是在難以預測的運算後給出結果,另一個則是先給出結果,然後根據比較容易預測的運算後考慮修改還是不修改,性能會稍好一些。然而更多時候,硬化分比模糊劃分的性能好,因為我們不認為電腦能比人腦在複雜代碼里做出更好的預測。
會不會我是缸中之腦,活在謠言的泡泡里。
不管啦!我和韭菜沒有差距,哦對,晚上吃韭菜餃子!
我習慣於把自己劃分到好的那羅里,這樣也不為什麼,或許能促進自己思考吧。僅此而已。
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