編程報數游戲教程，從事程序員工作有什么缺點？
禿頭、頸椎病、腰間盤突出、找不到女朋友這些我就不說了，畢竟被大家說到爛了，我這里就簡單講幾點“程序員思維”會給生活帶來哪些影響吧1、數數的時候習慣從0開始算起。—前排報數！—0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，100，101，1102、喜歡按部就班地完成一件事情，順序不得被打亂就像寫代碼之前，程序員會先畫個流程圖，計劃好第一步要寫什么，第二步怎么寫，遇到不同情況時需要怎么判斷等等。長此以往就容易形成“程序式”思維，在生活中也會下意識地將一件事情簡化成幾步，每一步要做什么，先達到什么目的，如果遇到什么情況應該有怎樣的解決方案。比如追一個女孩，第一步應該先搭訕要到妹子的微信，第二步約她出來看電影吃飯，如果她不愿意的話，下一步就....，如果她愿意的話，下一步就....，總之，程序員會將所有可能出現的情況都提前設想好，然后按計劃進行。總之就是，看待萬事萬物皆對象，功能化模塊化得看待事物，這也就是外人經常說的“直男思維”吧。3、喜歡吐槽和分析正如工作中經常要找bug一樣，生活中的程序員也習慣找bug，“雖然我也不行，我也不上，但你就是錯的！”編程工作容易讓程序員養成【直線型思維】，這一類人常喜歡打破砂鍋問到底，非要把一個東西研究得透透的。比如：在超市收銀排隊結賬的時候，觀察哪個收銀口排的隊少，哪個收銀員速度快，哪個隊的人的物品多，估算一下有多少人用刷卡，有多少人用現金，有多少人用支付寶和微信，最后判斷出應該在哪個收銀口排隊。4、超理性！超“固執”！一件事情的對錯，只有true OR false，“你錯了就是錯了，我只是告訴你錯了，并不代表我不愛你，只是我必須告訴你，你確實做錯了！”5、考慮問題都會考慮最壞的情況馬東說他的人生底色是悲涼的，其實程序員的人生底色也大部分是悲涼的。他們在寫代碼做項目的時候，往往會往最壞的結果去考慮。其實這是個好習慣，如果不這樣去做的話，寫出來的系統可能不僅僅是漏洞這么簡單。
看到有人學習超級記憶術提高了學習能力？
謝謝邀請。
為了解答您的問題，我先說說我親自接觸過的兩次超級記憶術的體驗。我家孩子學國際象棋，幾年前有一次參加比賽時，賽場旁邊有一個房間有個什么機構的人在做超級記憶的推廣，讓我們休息時間進去免費參觀體驗。因為看過最強大腦，也特別好奇，就進去看了看。有個很小的孩子在舞臺的一個空間里，頭上戴著一個設備，光線不太好，氛圍很玄乎的樣子。那個孩子是前一天來體驗時現學的，機構是想展示他們的方法對腦功能的利用多有效，多小的孩子都可以。我不喜歡那個氛圍，也不愿意在未證實是真科學的情況下就冒險讓我的孩子做實驗，表演沒看完就直接帶孩子走了。
第二次是小學家長課堂時，一個機構的人現場教我們超級記憶術，告訴我們沒有什么神秘，但是需要訓練。他就是把要記的東西按照從頭到腳和自己的身體部位相聯系，再說出記憶內容的時候也按自己的身體部位捋下來，就記住了。
接下來，是讓我們隨意報數，他在黑板上寫下來。大概寫到二三十個的時候，他讓我們看那組數字。然后突然用手捂住一個，問我們是什么？我們都說不上來，這時他請一位老年家長上去展示，他背對著黑板，他可以把那組數字全部背下來，還可以倒著背下來，并且讓我們隨意提問第幾排第幾個的數字，他也都能說出來。
當然，學習后面記數字的方法需要報名去學習了。大家也可以說說，您在現場的話，去會報名學習嗎？
超級記憶術跟我們普通的學習記憶有什么區別呢？據我的了解，超級記憶術主要用的方法是圖像化具象化聯想記憶，這種方法可以很快地記住信息，但是需要用信息提取、知識遷移的方法，還要把抽象的東西具象化到具體的事物上，要把一連串的東西編成故事。把無意義的零散的信息串聯在一起形成有意義的完整信息，再提取出（說出）那些無意義的點，這是個很好的方法，也很有趣。
但是我們正常的學習是怎樣的？我們孩子所學的知識都是有意義的，前后關聯的，如同織網，形成一個有序的知識體系。現在的教育改革也是逐漸將需要死記硬背的內容剔除，把調動孩子思維和知識點以及解決問題相關聯的題目作為改革方向。
對于孩子的學習，我們特別強調理解力，一定是在理解的基礎上記憶。而不是簡單的、機械的、低等的記憶。如果理解力都能達到，自己也會有序的串聯知識點，包括思維導圖，包括自己前后總結，比如學歷史，自己做一個時間表大事記等方法，再按照艾賓浩斯記憶曲線規律加強復習記憶，是可以比較容易記好學好的。
您可能看到有的孩子學習超級記憶術確實提高了學習成績，這是非常可能的，畢竟記憶對于答題肯定有幫助。但是這樣的記憶只是死記硬背無意義的單純記憶，融會貫通活學活用都談不上，從長遠來看，也不能幫助孩子形成完整的知識體系。那么急功近利提高眼前成績，提高的可能僅僅是“一次考試成績”，顯然提高的并不是如您所說的“孩子的學習能力”。 這兩者是絕對不能劃等號的。
如何提高孩子的學習力？
科學的方法還是提高孩子學習興趣和內驅力，讓孩子掌握好的學習方法，養成好的學習習慣。包括專注力，理解力，邏輯思維等也是在好的學習興趣和習慣以及方法上培養出來的。
對于某一些簡單的邏輯性弱的知識點的記憶，可以參考超級記憶的方法，但這種方法并不適合所有的學習記憶，對于需要理解的進入知識體系的大多數知識點來說，我認為這樣的方法不科學，反而是破壞思維的發展的，不利于長期學習。
恐怕這也是很多學校已經開始把思維導圖放進教學內容里，但不會采納超級記憶術的原因吧。
以上是我的觀點和解答，不知是否能幫助到您。
這個話題可能大家想法也不同，歡迎關注我，大家多多討論交流。
一個月內兩名蔚來車主身亡？
自動駕駛，從來就沒有安全過！
在未來，想要實現安全，也很難！到底有多不安全，我給你詳細扒一扒：千萬別以為這是高科技，高是很高，但是空中樓閣，地基不穩，所以現階段再眼花繚亂的功能，都只是看上去很美，用起來很廢。不了解這一點，自動駕駛千萬別亂用，對于車輛來說只是一個bug，對于你來說是一生，是一個家庭！
一、自動駕駛的難點在哪？第11代奔馳S，搭載了激光雷達，5個毫米波雷達，12個超聲波雷達還有7個攝像頭。
小鵬P5，據說有2顆激光雷達，13個攝像頭、5個毫米波雷達和12個超聲波雷達。
極狐阿爾法S HI版，3顆、96線車規級激光雷達，6個毫米波雷達，12個攝像頭，13個超聲波雷達，同時搭載算力可達352Tops的華為芯片。
是不是看起來很牛？其實這些激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達，再加上高精度攝像頭，也都只是自動駕駛里的“感知層”而已。在感知層方面，電腦的確可以優于人腦，畢竟人只有一雙眼睛，相當于一對可變換角度的攝像頭而已，耳朵作為弱化版的雷達，感知信息十分有限。現在感知層已經沒什么問題了，可是要實現高精度的自動駕駛，感知遠遠不夠。第二層叫決策層，把這些畫面、雷達等信息加以分析處理，計算下一步的操作。決定它的是算法和芯片的算力。目前的難點是算法復雜，車機算力不夠。難以實現冗余來保證安全。
什么是設計冗余呢？其實攝像頭和雷達就是。特斯拉只用攝像頭，就可以準確地識別周圍的物體，而且精度很高。而激光雷達，更是直接可以繪制出周邊環境的三維模型。這就是技術冗余，當攝像頭受到影響的時候，雷達依然可以實現感知。而雷達信號受到干擾的時候，攝像頭還能彌補。
有人說特斯拉取消雷達，依舊可以靠攝像頭來實現高精度識別，技術真牛！這顯然是無知的。實現功能和功能可靠是兩回事，只用攝像頭，可靠性肯定沒有攝像頭、雷達相互驗證來得好。特斯拉此舉只是為了降低成本，同時也是為了降低算力上的負擔。要知道，讓激光雷達建模，同時再去識別攝像頭圖像，兩者再相互驗證，對算力的消耗是驚人的，目前也算法上也沒有完全攻克。
感知層解決了，但是決策層是難點。因為真正的自動駕駛不允許你出錯！現在的決策層，受到算力和算法的限制，只能做到“差不多就行”。說安全還為時尚早。
第三層叫執行層，這才是自動駕駛的照妖鏡。
簡單說眼睛已經看到了前面有車，大腦已經做出了剎車避讓的指令，執行層就是你腳踩下剎車，同時打輪避讓。看似簡單，可是這里面涉及到的東西可遠比你想象的復雜。
舉個簡單例子，現在車企叫做汽車主機廠商——沒錯，主機，和電腦主機是一個意思。因為造車和攢機差不多。有自己的發動機、變速箱，這已經很了不起了，汽車多達上萬種零部件，不可能所有東西都自己造。
就是前面的那種簡單情況，執行層如何操作？為了獲取最大制動力，你得讓自家的發動機停止噴油，進入滑行工況，讓愛信的變速箱降檔提供最大的發動機制動，同時讓博世的ibooster系統剎車，這里面還涉及到ABS、TCS系統的協作。感應到速度降低到一定程度后，得到反饋后讓現代摩比斯的轉向機提供轉向，避讓障礙……
想要實現上面的操作，你是不是得把這幾家供應商的技術大佬都給歸攏一堆，大家開個會啊？沒錯，供應商也都會給你留出接口，讓你可以編程。ibooster就是如此。可是你買個變速箱都看調校呢，人家生產的東西，你確定調校的好？真要是出了事，是調校出了問題還是系統本身的問題？
比如說博世的剎車系統，你腳踩剎車，那執行邏輯非常簡單，感應器感應到剎車踏板移動了，產生電信號，命令ibooster提升缸壓，提供剎車助力，你繼續踩下去，在剎車助力的幫助下，卡鉗夾緊剎車片提供制動力。
如果是混動車型，還要加上動能回收、還要ESP系統，相互之間協同要更加復雜，你讓剎車命令在哪個邏輯層面上執行？看似一個簡單的指令，你需要博世的剎車系統配合你——可是人家怎么和你配合？
博世的ibooster比亞迪和博世聯合研發的dTCS系統，讓牽引力控制系統的扭矩響應時間從100毫秒降低到了10毫秒，控制時間降低到了1毫秒。說是黑科技，其實也很簡單，就是電腦的命令在終端實現了對接。原來是十個人報數來傳達指令，現在排頭還一句，排位直接聽到之后就執行了。這個技術不關鍵，關鍵的是，為什么是比亞迪和博世聯合研發的？因為這套dTCS系統，電控是比亞迪的，ESP（包括了原來的TCS牽引力控制系統的執行層）是博世的。他倆握手，才實現了這個黑科技。
記住，這只是電控和ESP的協同而已，自動駕駛要協同的東西有多少？轉向機、剎車系統、電機、發動機和ECU都不是你自己的東西，就寫個算法就叫自動駕駛了？搞不定這些東西，自動駕駛是永遠不可能可靠的！
此前特斯拉的剎車失靈事件，很大概率就是博世的ibooster和特斯拉的電控（動能回收系統）發生了邏輯沖突導致的，在執行層面上，實現功能很容易，想要做到可靠，任重道遠！或許，未來真正能最先實現可靠自動駕駛的，不是特斯拉，不是小鵬、華為，而是比亞迪、現代和豐田其中的一家。其中比亞迪最有希望，原因不是自動駕駛的技術，而是因為他們技術最全面，所有零部件都能自己造，也都有相關技術儲備。
自動駕駛，成功一萬次，一億次都不值得炫耀，尤其是現在階段，因為失敗一次就是一生，就是一個家庭！自動駕駛不是像你想的那樣，加個激光雷達，能準確感知周圍就高枕無憂了，需要解決的難題太多了！關鍵是穩定性！
二、自動駕駛的分級和邏輯硬傷首先咱們簡單介紹一下自動駕駛級別的涵義：L1：輔助駕駛，相對于L0級，完全人工駕駛而言，可以輔助駕駛，如自適應巡航、自動泊車等。L2：定義為部分自動化，在ACC自適應巡航的基礎上，實現車道保持、并線輔助、主動剎車甚至是自動超車等等。目前的自動駕駛都是L2，還是以輔助駕駛為主，說白了是減少人為操作負擔，但是仍舊以人為主。L3：條件自動化：技術上已經可以實現完全自動駕駛了，唯一的區別是，可靠性不能保證，所以人依舊得隨時準備接管。L4：高度自動化：基本上已經沒人什么事了，出現問題的概率遠小于人工駕駛，和L3的區別是出事了誰負責，L3還得駕駛員負責，L4已經由廠商負責了。L5：完全自動化：人已經可以在后排睡覺了，甚至車可以自己出去開滴滴。和L4的區別在于L4是限場景的，比如說只能在熟悉的路段，只能在高速等等。不知道大家發現沒有，在L2和L3之間，并沒有一個明確的分界線，L3在技術上已經無限接近L4了，唯一的問題是可靠性無法保證——你無法保證還全面接管，這就是個bug。
事要么你管，要么我管，如果大家都管的話，結果就是誰都無法負責！車也是如此，要么你開，要么我開，我開你就別嗶嗶！另外，所有會開車的人都會有這種感受：在路上，如果車水馬龍，路況復雜，你需要時刻保持專注，反而不容易犯困走神兒。因為你腦子里那根線繃著呢！可是馬路上沒車，路況單一，一直是大直馬路，這是最容易走神犯困的，因為你容易放下戒備！
L3級自動駕駛也是如此，它干了絕大部分工作，就只有在出錯的時候交給你，那時候你能保證你還像自己開車的時候那么警惕嗎？所以我個人的態度是，要么L2，明確就是輔助，要么就是L4，系統完全接管！出了事也廠商負責。L3并沒有實際意義，反而成了廠商營銷的噱頭！不能保證安全的東西要你何用？
最后說一句，無下限鼓吹自動駕駛的車企，都是垃圾！
以上就是關于編程報數游戲教程和從事程序員工作有什么缺點的相關問題解答，希望對你有所幫助。