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开发成长之路（16）-- 算法小抄：思维跃迁
贪心算法 排序算法 冒泡排序： 复杂度分析： 在一般情况下，每一个数都要与之后的数进行匹配，所以匹配次数将与数据量n挂钩，又由于每轮匹配都要进行(n-1)次比较，所以平均时间复杂度为O(n^2) 快速排序的核心思维就是“分而治之”，就像封建王朝的“分封制”。将一大块“领土”，依据“嫡庶长幼”，分为不同部分，各个部分在自行细分，直到分无可分之后，便等级森严了。 即在画图的过程中思考清楚： 1、分支如何产生； 2、题目需要的解在哪里？是在叶子结点、还是在非叶子结点、还是在从跟结点到叶子结点的路径？ 3、哪些搜索是会产生不需要的解的？ 示例: 输入: s = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出: 2 解释: 子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的连续子数组。 2、如果 t 已经大于 s 了，那就结果数组头开始递减，一直减到 t 刚好小于 s 为止。 3、时刻保留一个最短子序列。 4、结果数组往后遍历一格，将值加入 t 当中。
61320发布于 2021-09-18 - 来自专栏孟君的编程札记
抽象思维的炼金术：从设计模式到日常编码的思维跃迁
我就总想不到这种做法……” 这个问题像一把钥匙，打开了我对“抽象思维”的一次思考。 这不是一个技术细节问题，而是认知方式的区别。 今天，我写下这篇文章，分享我的理解：抽象，是每位工程师必须修炼的核心思维肌肉。 01 抽象是什么？不是“提取重复代码”而已 许多初学者理解抽象是“把重复代码抽成一个方法”。 /* PDF逻辑 */ } public void generateExcel() { /* Excel逻辑 */ } } // 抽象思维后的结构 代码卡点练习 每周选取100行业务代码，执行： 抽象评分（1-5分） 标出潜在抽象点 UML图 + 抽象方案推演 2. 从今天开始，你可以： 建立【抽象思维训练日志】 每周2小时刻意训练 和同事组成“抽象小组”，互相拆解架构设计 每次写新功能前问自己：是否存在“未来变化”的可能？
35510编辑于 2025-07-24 - 来自专栏李颖悟的专栏
AI如何助力个人效能提升：从工具到思维的跃迁
AI的核心价值在于其强大的模式识别和重复任务处理能力，而人类则擅长于创造性思维、复杂判断与情感交互。二者的结合，才是未来工作的最佳形态。让AI去处理确定性任务，人类更多聚焦不确定性创新。 这种认知升级的关键在于：让AI从文档检索员升级为思维伙伴。 我们要将AI定位为“思维催化剂”而非“答案提供者”。当我们与AI进行多轮“假设-验证”对话时，创新往往在思维碰撞中迸发。五、持续进化：AI赋能自我提升闭环对于架构师来说，持续学习与能力进化是职业核心。 它让经验沉淀更高效，让能力跃迁更可控。六、未来展望：AI协同时代的个人竞争力重构随着AI技术的发展，未来的个人竞争力将不再是单纯的技术能力，而是与AI协同的能力。 当AI深度融入工作流，架构师的核心能力正在重构：从代码编写转向系统思维，从经验驱动转向数据决策，从单兵作战转向人机协同。
3.6K40编辑于 2025-05-20 测试工程师如何通过Skill 思维实现职场跃迁？
职场跃迁的关键，不是你会的工具更多，而是你的判断力有没有被系统地沉淀成组织离不开的资产。 Skill 思维，就是实现这件事的方法论。 层次三：从"执行者"到"知识架构师" 这是跃迁的核心。 执行者的价值问题是："你能做什么？"答案是操作层面的——我能写 Playwright、我能做接口测试、我能搭 CI 流水线。 答案是判断力层面的——我们团队对支付业务的测试判断力，都在我建的 Skill 库里；我们 AI Agent 能识别并发数据污染风险，是因为我把那次 P2 事故的根因写进了 Skill 的反模式清单。 六、Skill 思维在绩效评估中的话语权 最后说一个很现实的问题：Skill 思维如何在职场评估中体现价值。 结语 职场跃迁从来不是靠学会更多工具实现的，而是你愿不愿意把自己的判断力，从一种会随着你离开而消失的形态，转化成一种会随着团队成长而增值的形态。Skill 思维就是这个转化过程的方法论。
20211编辑于 2026-06-25思维系列-如何提升自我思维能力，实现从知识库到经验模式库的跃迁
结合个人思维实践回答下如何提升自己的思维能力这个问题。思维能力是一个人核心竞争力的重要体现，它不仅决定了我们分析问题和解决问题的效率，更影响着我们对事物的认知深度和决策质量。 思维能力的本质认知 思维如果简单说成思考，就少了很多意境，思维这个词本身就很好地体现了动静两个重要属性，思即是动态的一种脑力活动，而维则是维度，事物静态的维度和内在结构。 对于思维常见的说法和分类很多，包括了结构化和非结构化思维、逻辑思维、辩证思维、逆向思维、发散思维、系统思维、抽象思维、批判思维等。 而对于思维本身而言应该主要分为两种类型的思维，一种思维为选择或决策类思维，一种思维为分析和解决问题的思维，这是我们平常所接触到的最常见的两种思维模式。 思维之基础是解决问题，思维之升华是更好地解决问题，思维之创新是发现新问题。发现前人所没有发现的问题，所没有意识到问题的存在远远比无法解决问题更加严重。
27020编辑于 2026-05-08- 来自专栏程序员
从代码到产品：程序员突破35岁危机的思维跃迁
在AI工具逐渐替代初级编码的今天，产品思维已成为程序员突破职业天花板的核心竞争力。本文将通过真实转型案例、实战方法论和避坑指南，带你完成从技术执行者到价值创造者的思维跃迁。一、什么是产品思维？ 35岁危机的三重本质成本危机：资深程序员薪资是新人2-3倍，但企业更倾向招聘"性价比更高"的年轻劳动力。某头部电商2024年裁员中，35岁以上员工占比高达40%，远超其在员工中的实际比例。 程序员效率工具集"获5000用户数据能力培养使用Google Analytics分析个人项目的用户流失节点掌握"趋势分析-用户分群-漏斗模型"数据八法（B站弹幕数据分析案例）第三板斧：系统化提升（1-2年 解决方案：使用"需求翻译器"话术：将业务需求转化为技术可实现方案建立"技术成本-用户价值"平衡公式，避免过度设计2. 解决方案：制作《资源占用换算表》：如"一个弹窗=减少2%留存"遵循"最小必要原则"，上线前通过灰度测试验证效果五、真实转型案例：从代码到产品的蜕变之路案例一：安卓开发的十年转型记背景：外包公司安卓开发→
1.3K10编辑于 2025-08-03 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【深度学习】从R-CNN到Mask R-CNN的思维跃迁
比较零散，我写一个侧重于从R-CNN到Mask R-CNN设计思路是如何演变的，对R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN四篇巨作有一个宏观上的认知，R-CNN系列的思维跃迁堪称科研教科书 得到最终的2x2 feature map。 但是Mask R-CNN最重要的贡献其实是提高了人们对实例分割任务思维上的认知。 无论是从设计思维，洞察力和科研敏锐性上，都无可挑剔。 (ps：R-CNN的文章，看起来粗糙，实则干货满满；现在的文章都一个模子刻出来的一样，看起来精致，实则同质化严重) 最后，我想说的是计算机视觉中，从R-CNN到Mask R-CNN的思维跃迁是我最爱看的
90610发布于 2021-07-07 - 来自专栏数据森麟
100种分析思维模型（2）
上次我介绍了第 001 号分析思维模型： 福格行为模型(点我) 下面开始介绍第 002 号分析思维模型： 杜邦分析模型 1. 应用杜邦分析模型的步骤： （1）从核心指标开始，逐层分解各个指标； （2）制作杜邦分析图，填入相关指标数据； （3）对比前后期数据，或者横向进行对比。 2. 应用举例 杜邦分析模型在财务分析、销售管理等领域都有着广泛的应用。 比如说，我用 Excel 做了一个杜邦分析模型，它体现了数据分析的对比思维和细分思维，就是把一些重要的财务指标，按月份进行对比，并层层进行分解。 ? 小结 杜邦分析模型带给我们的启示，是在日常工作和生活中，要有对比思维、细分思维和上游思维，深度参与和服务自己的上一个环节，争取在问题发生之前，就把问题解决掉。
63120发布于 2021-03-12 - 来自专栏大前端修炼手册
Agent智能体：让AI自己调API干活——从Android Service到AI Agent的思维跃迁
4篇 用Android思维理解RAG、Agent和微调，从移动端老兵到AI开发者的跨界之路 ✅ 第1篇：RAG：给大模型装一个靠谱的「本地数据库」——Android工程师秒懂的检索增强生成 第2篇：Agent 智能体：让AI自己调API干活——从Android Service到AI Agent的思维跃迁（本篇） ⏳ 第3篇：微调：让通用大模型变成你的「专属定制ROM」——从AOSP到LoRA的迁移学习 ⏳ 第 底层思维是完全一样的。 Agent的稳定性：和网络请求容错一模一样 最后聊聊Agent工程化的核心问题——稳定性。这是大部分教程不会讲的，但却是线上跑Agent最头疼的事。 到时候见 Android工程师的AI开发实战系列 · 第2/4篇 用Android思维理解RAG、Agent和微调，从移动端老兵到AI开发者的跨界之路 ✅ 第1篇：RAG：给大模型装一个靠谱的「本地数据库 」——Android工程师秒懂的检索增强生成 ✅ 第2篇：Agent智能体：让AI自己调API干活——从Android Service到AI Agent的思维跃迁（本篇） ⏳ 第3篇：微调：让通用大模型变成你的
24110编辑于 2026-05-25 - 来自专栏奇妙的算法世界
codeforces 1213D2（贪心+思维）
题意 可以对每个数进行除2的操作，求最少需要操作多少次，使得数组中有k个相同的数 思路 题目中说答案始终存在，因为每个数都可以变成0，但很明显，让数字变成0的情况是不存在的，每个数字不停的除2肯定可以变成 0 5 2* 10^5 2∗105，每个数字除2不超过20次就可以变成1，我们遍历一遍数组即可得到答案。 int> PII; typedef pair<long,long> PLL; typedef pair<char,char> PCC; typedef long long ll; const int N=2* =1){ f/=2; cnt[f]++; tot[f]+=res; if(
38430发布于 2020-10-23 - 来自专栏小樱的经验随笔
Codeforces Round #416 (Div. 2)(A,思维题，暴力，B,思维题，暴力)
Vladik and Courtesy time limit per test:2 seconds memory limit per test:256 megabytes input:standard After that Valera gave Vladik 2 his candies, so that no one thought that he was less generous. Examples Input 5 5 5 4 3 2 1 1 5 3 1 3 1 2 4 3 4 4 4 2 5 3 Output Yes No Yes Yes No Input 6 5 1 4 3 2 5 6 2 4 3 1 6 2 4 5 4 1 3 3 2 6 3 Output Yes No Yes No Yes Note Explanation of first test case: [1, 2, 3, 4, 5] — permutation after sorting, 3-rd element hasn’t changed, so answer is "Yes"
1.1K80发布于 2018-04-09 - 来自专栏生成式人工智能
生成式AI如何重塑设计思维与品牌创新？从工具到认知革命的跃迁
一、设计民主化背后的认知升级传统设计流程中存在一个隐性悖论：创意本该是自由的，但专业训练形成的思维框架反而可能成为束缚。GAI的突破性在于，它通过「语义—视觉」的跨维度转换能力，将抽象概念快速具象化。 这类似于为每个使用者配备了"思维投影仪"，使得非专业人士也能将模糊的灵感可视化，专业设计师则获得突破惯性思维的碰撞机会。在品牌创新领域，这种能力催生出「动态品牌系统」的新理念。 2. 从静态表达走向动态对话新一代品牌识别系统正利用GAI的实时响应能力，创造出「环境智能型」视觉语言。比如包装设计可根据销售终端的光线条件自动调整对比度，LOGO能基于用户情绪数据微变形态。 那些能快速适应这种「增强型思维」模式的创作者，将获得前所未有的表达自由。四、面向未来的能力认证建议在这个快速迭代的领域，系统化学习显得尤为重要。 更重要的是，认证过程培养的结构化思维，正是有效驾驭AI创造力的关键所在。站在技术变革的交汇点，我们正在见证一个创意的黄金时代。
53410编辑于 2025-05-30 - 来自专栏量子化学
自然跃迁轨道分析
在《分析激发态的跃迁类型》一文中我们介绍了如何分析电子激发的跃迁性质。在TD-DFT框架下，通过程序输出的轨道跃迁系数即可计算出相应的跃迁贡献，进而可以根据占主要贡献的轨道的特征来分析跃迁属性。 在某些体系中，可能无法用一两对轨道的跃迁来简单描述跃迁的属性，此时可以借助自然跃迁轨道（natural transition orbital, NTO）来进行分析。 在虚NTO中有nocc个的本征值与占据NTO的本征值分别相同，它们一一匹配构成了NTO跃迁，剩余的虚NTO的本征值为0。假设NTO的最大本征值为0.9，则意味着该组跃迁占了90%的贡献。 allcheck 此时，我们可以看到第一激发态的信息如下： Excited State 1: Singlet-A 5.3156 eV 233.25 nm f=0.0109 <S**2> 0.000207 0.000176 0.000143 0.000122 0.000099 下面还提示可将NTO轨道信息写入molden、fchk或mwfn文件，此处我们选择2，
5.7K21发布于 2021-02-26 - 来自专栏全栈程序员必看
外层循环和内层循环的关系_内层电子跃迁与外层电子跃迁
display: inline-block; position: relative; border: 1px solid #dcdfe6; border-radius: 2px display: inline-block; position: relative; border: 1px solid #01b0ef; border-radius: 2px
50140编辑于 2022-11-17 - 来自专栏奇妙的算法世界
codeforces 1335E1+E2（思维）
我们可以发现，枚举的中间区间一定是连续的，以 [ 1 , 1 , 1 , 2 , 1 , 2 , 1 , 1 ] [1,1,1,2,1,2,1,1] [1,1,1,2,1,2,1,1]为例，见下图 假设当前数字出现的次数为 u u u ，则两侧最多有 u / 2 u/2 u /2个数字。 如果 u u u 是偶数，则中位数有两个： u / 2 u/2 u /2和 u / 2 − 1 u/2-1 u /2−1。 如果 u u u 是奇数，那么中位数只有一个： u / 2 u/2 u /2，但要保证两侧数字出现的次数相同，所以我们只能取 u / 2 − 1 u/2-1 u /2−1和 u / 2 + 1 u/2+ 我们可以发现，如果取 u / 2 u/2 u /2和 u − u / 2 u-u/2 u − u /2的话，对于奇偶来说是相同的，所以不用对奇偶进行判断。
2.8K10发布于 2020-10-23 - 来自专栏个人分享
思维体系---技术思维、业务数据思维、产品思维、复合思维
那么总的来说，我分为四种思维模式： 一、技术思维 卧槽！干代码！出bug了！没错，这就是你进步的源头。 二、业务数据思维 业务思维上，更多会考虑到业务本身的价值，具有较强的业务敏感度。 三、产品思维 对于产品思维，很多人会想到，程序员总想砍死产品经理，改来改去哈哈。。但是其实产品思维的核心在于 与人打交道、与业务打交道、与技术打交道 以及 事物的推动作用。 那么产品思维，我们就可以概括为：业务本身、技能专业度、洞察力、心理学、全局观、高情商以及耐心，是一种复合的思维。 四、复合思维 毕竟本人也是技术出身，所以对于技术的感官更加强烈哈哈。。 但是如果，你能在精通专业技术的基础上，融合 技术 业务 产品 的体系化思维模式，我称之为复合型思维，因为这种思维模式，包含强大的同理心，包含敏锐的洞察力，同时也包含一定的视野广度，需要结合心理学、哲学、
1.5K10发布于 2018-09-06 - 来自专栏小樱的经验随笔
Codeforces Round #409 (rated, Div. 2, based on VK Cup 2017 Round 2)(A.思维题，B.思维题)
Vicious Keyboard time limit per test:2 seconds memory limit per test:256 megabytes input:standard input 此题的意思就是要找出KV这个组合，判断a[i+1]=='K'||(a[i]=='V'&&a[i+2]!='K'是否成立，成立+1，否则输出组合情况数！ 下面给出AC代码： 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 int main() 4 { 5 char a[105]; ans++; 15 i++; 16 } 17 else if(a[i+1]=='K'||(a[i]=='V'&&a[i+2] The function takes two strings s1 and s2.
94770发布于 2018-04-08 - 来自专栏yeedomliu
跃迁：成为高手的技术
一个人能够用机器学习和处理信息，用大脑整合和创新思想，用系统思维思考问题，会是未来最有竞争力的。 没有一个人是仅凭努力、天赋、机遇而获得巨大成功的，跃迁式的成功都是利用了更底层规律，激发了个体的跨越式成长。 看懂了事物背后的规律，每个人都有机会推动自己跃迁。 破局思维 系统：新手看树木，高手看森林 系统科学及其分支 传统思路和系统论的不同思考方式。 世界在变得越来越分散 新手要学习系统，老手会利用系统，而高手需要破局。 上层决定下层，下层无解，跃迁一层有答案 控制点：多层布点、单点可控、目标折射。
1K11编辑于 2022-12-03 - 来自专栏编程一生
《跃迁-成为高手的技术》感悟
因为不了解别人读的书，有很大概率不了解别人的知识体系和思维习惯。 举个例子，亚马逊、谷歌、ebay思想体系在我们团队用的很多。多看这些公司人写的书在工作中沟通会顺畅很多。 《跃迁-成为高手的技术》这本书是我们leader开会的时候强烈推荐的一本好书，所以利用周末时间补习一下。 内容简介 我这周发了高烧，休假一天不发烧了，但是嗓子发炎了还是没好，养病期间看书比较慢。 在《跃迁》这本书的「序言：高手的三个境界」中介绍了努力和回报为什么不成正比。需要利用规律和趋势，放大个人的努力。 用在吃鸡腿这件事情上，我的着眼点在于：「多偏心眼儿啊，和我哥待遇差距这么大呢」。 案例2：打沙包游戏 上学时代，体育课我们有个打沙包的游戏。分成两队，一队站在中间，另一队人向里面扔沙包，被砸到的就算输了要离场。我的运动细胞一般，但是每次总是倒数第二个被砸下去的。
66410发布于 2019-05-10 可控生成，ComfyUI 的范式跃迁
2. Conditioning 冻结（语义一致）：固定 CLIP 编码结果，只改变采样参数（steps、sampler、scheduler），探索相同语义下的细节差异。 一个典型的专业级多阶段 workflow 可能如下： 阶段 1：文生图（低分辨率，512×512） ↓ 快速出构图，确认大方向 阶段 2：img2img 精化（保持 latent，denoise =0.5-0.7） ↓ 在既有构图基础上增强细节 阶段 3：Hires.fix / UltimateSDUpscale（2-4x 放大） ↓ 分块超分辨率，维持语义一致性 月）：Apache 2.0 开源，提供 14B 和 1.3B 两种参数规模，支持文生视频（T2V）和图生视频（I2V），1.3B 轻量版仅需 8GB VRAM 即可运行，大幅降低了本地视频生成的硬件门槛 HunyuanVideo 1.5（Tencent）：ComfyUI 在 v0.3.71 版本中正式集成 HunyuanVideo 1.5，支持 720p 生成，并提供缓存推理支持，推理速度约提升 2
87511编辑于 2026-04-17
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