Как научиться разбираться в автомобилях с нуля


Как научиться разбираться в автомобилях: краткое руководство для женщин

Как научиться разбираться в автомобилях: краткое руководство для женщин.

Практически каждый год выходят в свет всё новые и новые «шедевры» автопрома. Количество владельцев авто возрастает, и давно уже канул в Лету предрассудок, что управлять «железной лошадкой» под силу только мужчине. Леди ринулись покорять автострады и овладевать водительским мастерством. Женщина за рулем сейчас никого не удивит.

Однако, остались еще неземные создания, не имеющие понятия не только об устройстве автомобиля, но и о том, чем (кроме цвета, разумеется!) один автомобиль отличается от другого. Но и им иногда вдруг хочется самостоятельно сесть за руль и чувствовать себя при этом уверенно. Или просто поддержать разговор о машинах в компании мужчин. Да и вообще, знания об автомобилях, как и любые знания – штука полезная, и совсем не лишняя. Представительницам прекрасного пола, желающим приобщиться к миру автолюбителей, в помощь эта статья.

Итак, что же понадобится женщине - новичку для того, чтобы научиться разбираться в автомобилях? Самое важное, это, конечно же, стремление узнать всё-всё об авто, и усидчивость. Второе – это возможность пользоваться интернетом. И третье – наличие разнообразных журналов, посвященных автомобильной тематике. Тактика освоения
автопремудростей несложна. Разберем схему действий по пунктам.

1.Начало начал - изучение основных типов кузовов легковых автомобилей. Их всего четыре : седан (закрытый трехобъёмный кузов с багажником, отделенным от пассажирского салона, имеющий две, четыре или шесть боковых дверей), хэтчбэк (другое название – комби – закрытый двухобъёмный кузов, отличающийся наличием задней двери и укороченным задним свесом ), купе (закрытый двух или трехобъёмный кузов, пассажирские сиденья в котором расположены в один или два ряда,иногда имеющий отделенный от салона багажник и две боковых двери), универсал ( закрытый трёхобъёмный кузов, имеющий пятую дверь в задней стенке и багажник, не отделённый от салона, крыша которого продлена до заднего свеса). На этих четырёх типах автомобильных кузовов базируются другие типы, которых великое множество. Значение термина «двух/трёхобъёмный» раскрывается очень просто: двухобъёмный кузов разделён на два отсека – двигательный и грузопассажирский, а трёхобъемный, соответственно, на три отсека – двигательный, пассажирский и багажный.

2.Итак, в памяти хорошо закреплены знания об основных видах автомобильных кузовов и их различиях, настало время для изучения остальных, более сложных их видов, таких, как лифтбэк, хардтоп – седан, хардтоп – купе, родстер, тарга, стретч, кроссовер, минивэн, пикап, фургон, фастбэк, лимузин, бескапотный кузов, брогам, фаэтон и другие. Много информации по этому вопросу можно найти в интернете и на страницах журналов об авто.

3.Изучение многообразия производителей автомобилей и их эмблем. Так же на данном этапе следует научиться отличать отечественные авто от иномарок. Обычно на задней части автомобиля уже обозначено название модели и производителя. И опять же, можно найти информацию в автомобильных журналах, а так же воспользоваться помощью знающих людей.

4.Внешние различия автомобилей прочно усвоены, следующий этап будет посложнее. Переходим к этапу изучения технических характеристик машины, таких как класс автомобиля, тип коробки передач, вид трансмиссии, мощность двигателя, вместительность, расход топлива. Чтобы обилие информации не «задавило», нужно усваивать новое понемногу, не спеша, и помнить, что узнать и научиться всему и сразу невозможно. Постепенно, вслед за теоретическим изучением автомобильных тонкостей, придут практические навыки и умения.

 

Удалите царапины и следы от покраски в вашем автомобиле с помощью зубной пасты «MacGyverisms :: WonderHowTo

Если вы едете на новом или подержанном автомобиле, обнаружение новой вмятины, царапин или потертостей может привести вас в замешательство. В то время как существует много способов сделать вмятины своими руками, царапины и потертости более хитры, потому что использование неправильных материалов может сделать работу покраски вашего автомобиля еще хуже.

Используйте зубную пасту для удаления царапин и царапин.

Просто возьмите влажную мягкую ткань и мазок зубной пасты, и вы можете стереть царапины и следы от потертостей на автомобиле без особой работы.Этот трюк работает лучше всего, если царапины и следы от потертостей не полностью проникли в прозрачный слой краски вашего автомобиля. Если вы можете схватить царапину ногтем, она может быть слишком большой, чтобы ее отшлифовать зубной пастой.

Зубная паста

предназначена для шлифования неровной поверхности глянцевого блеска вашего автомобиля и заполнения зазора. Просто убедитесь, что поверхность вокруг области чистая - вы не хотите наносить частицы грязи и мусора на вашу краску. Если снаружи есть посторонняя краска, зубная паста будет действовать как абразив, чтобы помочь удалить его тоже.

Image by Birmingham Car Body Repair

Добавьте немного зубной пасты на влажную ткань. Потрите зубную пасту на царапине или потертости, используя небольшие круговые движения, чтобы покрыть ее поверхность. Когда вы двигаете или поднимаете ткань, вы должны увидеть, как царапина или потертость исчезают. Когда вы видите, что знак исчез, вы закончили!

Изображение через wikiHow

Майк Ботсмит демонстрирует технику следов потертостей на видео ниже. Если вы хотите ускорить этот процесс, как он демонстрирует, вы можете использовать прикрепляющее вложение на своем упражнении.

Почему работает зубная паста

Волшебная паста для удаления царапин воздействует на поверхность вашего автомобиля и множество других деликатных предметов. Известно, что удаляет царапины на CD и DVD дисках и, возможно, следы на экранах вашего телефона и планшета, это может быть удивительным сюрпризом. Но что делает его таким эффективным?

Image by Tested

По словам Райана Дьюба из MakeUseOf, зубная паста является шлифовальным инструментом. Это как более легкая, мягкая форма наждачной бумаги.Когда вы аккуратно втираете зубную пасту в гладкую поверхность, она «улавливает» любые имеющиеся дефекты и мягко отшлифует их, стирая неровности поверхности и чистя поверхность.

Хотя мы не думаем о том, что наша зубная паста выполняет шлифовку на зубах, по сути, мы выполняем эту задачу каждый раз, когда мы чистим зубы. В конце концов, как еще можно удалить остатки вчерашнего ужина и полировать зубы?

Выбор правильной пасты

Тем не менее, удаление царапин и потертостей с помощью любой старой зубной пасты не приведет к ее резке.NC Consumer, наряду с другими источниками в Интернете, говорит, что отбеливающая зубная паста является лучшей.

Отбеливающая зубная паста работает благодаря своей более грубой, шероховатой текстуре. Хотя вы, возможно, не чувствуете различий в своей процедуре чистки, она имеет существенное значение при использовании краски вашего автомобиля. Отбеливающая зубная паста содержит небольшие, едва различимые абразивы, которые похожи на абразивные материалы, используемые в лаке для автомобилей. Когда вы аккуратно втираете зубную пасту в машину, абразивное действие удаляет крошечные слои пленки и прозрачного покрытия, удаляя эти уродливые следы и оставляя блестящий зеркальный блеск.

Если вы беспокоитесь об использовании неподходящей зубной пасты или хотите улучшить всю машину (это будет много зубной пасты), вы можете выбрать несколько глиняных стержней или набор для детализации, которые отлично справятся с задачей получения покраска гладкая, как стекло.

Для чего еще нужна зубная паста?

После того, как вы выбрали идеальную абразивную зубную пасту, с ней можно многое исправить. Вы можете устранить следы потертостей на вашей обуви, снова включить фары вашего автомобиля и даже избавиться от этих упрямых водяных колец на разбитой мебели.И, конечно же, вы можете почистить зубы. Независимо от того, как вы используете зубную пасту, помните, что это прекрасный шлифовальный инструмент в крайнем случае.

Хотите освоить Microsoft Excel и поднять свои перспективы работы на дому на новый уровень? Начните свою карьеру с помощью нашего учебного пакета Microsoft Excel Premium из нового магазина гаджетов для гаджетов и получите пожизненный доступ к более чем 40 часам базовых и дополнительных инструкций по функциям, формулам, инструментам и многому другому.

Купить (скидка 97%)>

Обложка с помощью Car Paint Repair и Mike Shoesmith / YouTube , Как обучить новую языковую модель с нуля, используя Transformers and Tokenizer

За последние несколько месяцев мы сделали несколько улучшений в наших преобразователях и токенизаторах библиотеки, чтобы упростить обучение новой языковой модели с нуля .

В этом посте мы продемонстрируем, как обучить «маленькую» модель (84 М параметров = 6 слоев, 768 скрытых размеров, 12 голов внимания) - это такое же количество слоев и головок, как у DistilBERT - на Esperanto .Затем мы доработаем модель для последующей задачи тегирования части речи.

Эсперанто - это сконструированный язык с целью легкого изучения. Мы выбрали его для этой демонстрации по нескольким причинам:

  • это язык с относительно низким уровнем ресурсов (хотя на нем говорят около 2 миллионов человек), поэтому эта демонстрация менее скучна, чем обучение еще одной английской модели 😁
  • его грамматика является очень регулярной (например, все распространенные существительные оканчиваются на -o, все прилагательные в -a), поэтому мы должны получить интересные лингвистические результаты даже для небольшого набора данных.
  • И наконец,
  • , главная цель, лежащая в основе языка, состоит в том, чтобы сблизить людей (способствовать миру во всем мире и международному взаимопониманию), что, как можно утверждать, соответствует цели сообщества НЛП 💚

Н.Б. Вам не нужно понимать эсперанто, чтобы понять этот пост, но если вы действительно хотите его изучить, у Duolingo есть хороший курс с 280 тысячами активных учеников.

Нашу модель назовут… ждите ее… EsperBERTo 😂

1.Найти набор данных

Во-первых, давайте найдем корпус текста на эсперанто. Здесь мы будем использовать часть эсперанто корпуса ОСКАР от INRIA. OSCAR - это огромный многоязычный корпус, полученный с помощью классификации языков и фильтрации дампов Common Crawl в Интернете.

Часть набора данных на эсперанто составляет всего 299 млн., Поэтому мы объединимся с подразделом эсперанто из коллекции Leipzig Corpora, которая состоит из текста из различных источников, таких как новости, литература и википедия.

Размер окончательного учебного корпуса составляет 3 ГБ, но он все еще мал - для вашей модели вы получите лучшие результаты, чем больше данных вы сможете получить для предварительной подготовки.

2. Поезд токенайзер

Мы решили обучить токенизер кодирования байтовой пары на уровне байтов (такой же, как GPT-2), используя те же специальные токены, что и RoBERTa. Давайте произвольно выберем его размер, равный 52 000.

Мы рекомендуем обучение на уровень байт BPE (а чем, скажем, давайте, WordPiece Tokenizer как BERT), потому что он начнет строить свой словарный запас из алфавита одиночных байт, поэтому все слова будут разложим в токены (не более <УНК> токенов!).

  из pathlib путь импорта из токенизаторов импортировать ByteLevelBPETokenizer paths = [str (x) для x в Path ("./eo_data /"). glob ("** / *. txt")] tokenizer = ByteLevelBPETokenizer () tokenizer.train (files = paths, vocab_size = 52_000, min_frequency = 2, special_tokens = [ "", "<Подушка>", "", "<УНК>", "<Маска>", ]) tokenizer.save_model (".", "esperberto")  

А вот немного ускоренный захват вывода:

На нашем наборе данных обучение заняло около 5 минут.

ow Вау, это было быстро! ⚡️🔥

Теперь у нас есть как vocab.json , который представляет собой список наиболее частых токенов, ранжированных по частоте, так и merges.txt список слияний.

  { "": 0, «»: 1, "": 2, "<УНК>": 3, "<маска>": 4, "!": 5, "\" ": 6, "#": 7, "$": 8, "%": 9, «&»: 10, "'": 11, "(": 12, ")": 13, # ... } # merges.txt л а Ġ к хорошо Ġ ля т Ġ е Ġ д Ġ р #..  

Замечательно, что наш токенизатор оптимизирован для эсперанто. По сравнению с обычным токенайзером, подготовленным для английского языка, более родные слова представлены одним неразделенным токеном. Диакритические знаки, то есть акцентированные символы, используемые в эсперанто - ĉ , ĝ , ĥ , ĵ , ŝ и ŭ - закодированы изначально. Мы также представляем последовательности более эффективным образом. Здесь, в этом корпусе, средняя длина закодированных последовательностей примерно на 30% меньше, чем при использовании предварительно обученного токенизатора GPT-2.

Вот как вы можете использовать его в токенизаторах , включая обработку специальных токенов RoBERTa - конечно, вы также сможете использовать его непосредственно из преобразователей .

  от токенизаторов. Имплементации import ByteLevelBPETokenizer из tokenizers.processors импортировать BertProcessing tokenizer = ByteLevelBPETokenizer ( "./Models/EsperBERTo-small/vocab.json", "./Models/EsperBERTo-small/merges.txt", ) tokenizer._tokenizer.post_processor = BertProcessing ( ("", токенизатор.token_to_id ( "")), ("", tokenizer.token_to_id ("")), ) tokenizer.enable_truncation (max_length = 512) Распечатать( tokenizer.encode ("Mi estas Julien.") )  

3. Обучение языковой модели с нуля

Обновление: Связанный ноутбук Colab использует наш новый Trainer напрямую, а не через скрипт. Не стесняйтесь выбирать подход, который вам нравится больше всего.

Теперь мы будем обучать нашу языковую модель, используя run_language_modeling.Скрипт py от преобразователей (недавно переименован из в run_lm_finetuning.py , поскольку теперь он поддерживает обучение с нуля более плавно). Просто не забудьте оставить --model_name_or_path с по None , чтобы тренироваться с нуля по сравнению с существующей моделью или контрольной точкой.

Мы будем обучать RoBERTa-подобную модель, которая является BERT-подобной, с парой изменений (более подробную информацию смотрите в документации).

Поскольку модель похожа на BERT, мы обучим ее задаче Моделирование языка масок , т.е.е. предсказание, как заполнять произвольные токены, которые мы случайно маскируем в наборе данных. Об этом заботится пример сценария.

Нам просто нужно сделать две вещи:

  • реализует простой подкласс из набора данных , который загружает данные из наших текстовых файлов
    • В зависимости от вашего случая использования вам может даже не потребоваться написать собственный подкласс набора данных, если один из предоставленных примеров ( TextDataset и LineByLineTextDataset ) работает - но есть много пользовательских настроек, которые вы можете добавить, основываясь на том, как выглядит ваш корпус.
  • Выберите и поэкспериментируйте с различными наборами гиперпараметров.

Вот простая версия нашего набора данных Esperanto.

  от torch.utils.data import Dataset Класс EsperantoDataset (Набор данных): def __init __ (self, оценивать: bool = False): tokenizer = ByteLevelBPETokenizer ( "./Models/EsperBERTo-small/vocab.json", "./Models/EsperBERTo-small/merges.txt", ) tokenizer._tokenizer.post_processor = BertProcessing ( ("", токенизатор.token_to_id ( "")), ("", tokenizer.token_to_id ("")), ) tokenizer.enable_truncation (max_length = 512) self.examples = [] src_files = Path ("./ data /"). glob ("* - eval.txt"), если оценивать иначе Path ("./ data /"). glob ("* - train.txt") для src_file в src_files: печать ("🔥", файл src_file) lines = src_file.read_text (encoding = "utf-8"). splitlines () self.examples + = [x.ids for x в tokenizer.encode_batch (lines)] def __len __ (самостоятельно): возврат лен (сам.Примеры) def __getitem __ (self, i): возвращение torch.tensor (self.examples [i])  

Если ваш набор данных очень большой, вы можете загружать и маркировать примеры на лету, а не на этапе предварительной обработки.

Вот один конкретный набор из гиперпараметров и аргументов , которые мы передаем в сценарий:

  --output_dir ./models/EsperBERTo-small-v1 --model_type roberta --mlm --config_name ./models/EsperBERTo-small --tokenizer_name./ Модель / EsperBERTo-маленький --do_train --do_eval --learning_rate 1e-4 --num_train_epochs 5 --save_total_limit 2 --save_steps 2000 --per_gpu_train_batch_size 16 --evaluate_during_training - семя 42  

Как обычно, выберите самый большой размер пакета, который вы можете разместить на своем графическом процессоре (ах).

🔥🔥🔥 Начнем тренироваться !! 000

Здесь вы можете проверить наш Tensorboard для одного конкретного набора гиперпараметров:

Наши примеры сценариев по умолчанию регистрируются в формате Tensorboard под запусками / .Затем, чтобы просмотреть вашу доску, просто запустите tenorboard dev upload --logdir запустит - это настроит поддерживаемую Google версию, управляемую Google, которая позволит вам поделиться своим экспериментом по ML с любым.

4. Убедитесь, что ЛМ действительно обучен

Помимо анализа потерь на обучение и оценку, самый простой способ проверить, изучает ли наша языковая модель что-нибудь интересное, - это FillMaskPipeline .

Трубопроводы

- это простые обертки вокруг токенизаторов и моделей, а один из «fill-mask» позволит вам ввести последовательность, содержащую замаскированный токен (здесь ), и вернуть список наиболее вероятных заполненных последовательностей с их вероятности.

  от трансформаторов импортного трубопровода fill_mask = конвейер ( «Заполняющая маска», модель = "./ модели / EsperBERTo-маленький", токенизатор = "./ модели / EsperBERTo-маленький" ) result = fill_mask ("La suno .")  

Хорошо, простой синтаксис / грамматика работает. Давайте попробуем чуть более интересную подсказку:

  fill_mask ("Jen la komenco de bela .")  

« Jen la komenco de bela tago », действительно!

С помощью более сложных подсказок вы можете проверить, захватила ли ваша языковая модель больше семантических знаний или даже какие-то (статистические) рассуждения здравого смысла.

5. Точно настройте свой LM на последующее задание

Теперь мы можем точно настроить нашу новую модель языка эсперанто для последующей задачи тегов части речи.

Как упоминалось ранее, эсперанто - это очень регулярный язык, где окончания слов обычно определяют грамматическую часть речи. Используя набор данных аннотированных POS-тегов Esperanto, отформатированных в формате CoNLL-2003 (см. Пример ниже), мы можем использовать сценарий run_ner.py из преобразователей .

POS-теги - это задача классификации токенов, так же как и NER, поэтому мы можем использовать точно такой же сценарий.

Опять же, вот размещенный Tensorboard для этой тонкой настройки. Мы тренируемся в течение 3 эпох, используя размер пакета 64 на GPU.

Учебные и электронные потери сводятся к небольшим остаточным значениям, поскольку задача довольно проста (язык регулярен) - все еще интересно иметь возможность обучать его сквозной 😃.

На этот раз давайте использовать TokenClassificationPipeline :

  от импортных трансформаторов ТокенКлассификацияПайплайн, трубопровод MODEL_PATH = "./ модель / EsperBERTo-маленькая-полюсный /» nlp = конвейер ( «Нер», Модель = MODEL_PATH, токенизатор = MODEL_PATH, ) НЛП ("Mi estas viro kej estas tago varma.")  

Похоже, это сработало! 000

Для более сложного набора данных для NER, @ stefan-it рекомендовал нам потренироваться на наборе данных серебряного стандарта из WikiANN

6. Поделитесь своей моделью 🎉

Наконец, когда у вас есть хорошая модель, подумайте о том, чтобы поделиться ею с сообществом:

  • загрузите вашу модель, используя CLI: transformers-cli upload
  • написать README.Модель md card и добавьте ее в хранилище под model_cards / . Ваша модель карты должна в идеале включать:
    • описание модели,
    • обучающих параметров (набор данных, предварительная обработка, гиперпараметры),
    • результатов оценки,
    • использование и ограничения по назначению
    • , что еще полезно! 🤓

ТАДА!

➡️ У вашей модели есть страница по адресу https://huggingface.co/models, и каждый может загрузить ее, используя AutoModel.from_pretrained ("username / model_name") .

Если вы хотите взглянуть на модели на разных языках, проверьте https://huggingface.co/models

Спасибо!

, 7 критических советов для изучения программирования быстрее

Если вы в настоящее время получаете ученую степень в области компьютерных наук, ветеран, использующий Билл Г.И. для выбора своей следующей миссии, начинающий разработчик-самоучка или студент учебного лагеря по программированию, овладение искусством программирования является постоянной борьбой. Чтобы помочь вам в обучении - любезно предоставлено инструкторами Coding Dojo - , вот семь советов о том, как научиться программированию быстрее.

1. Учитесь на практике. Всегда играйте с кодом во время обучения

С каждым новым предметом, чем раньше вы начнете играть с кодом, тем быстрее вы изучите данные понятия. Даже если вы пролистаете целую главу чтения и тема, подобная циклам, кажется простой - таким образом, обезьяна может это сделать - вы все равно будете чесать голову, когда будете в первый раз выполнять код. Вы подумаете: «Подожди, что это был за фрагмент?» Как говорится, нужно «использовать это или потерять», потому что, несмотря на эволюцию технологии, эта пословица «оле» верна при обучении программированию.

Подсказка: создавайте проект по мере прохождения материала.Персональный проект часто является лучшей отправной точкой.

2. Поймите основы для долгосрочных выгод

Как бы элементарно они ни казались на первый взгляд, основы программирования всегда должны быть на первом месте: чем лучше вы их понимаете, тем легче освоить более сложные концепции . Исходя из нашего опыта работы в Coding Dojo, студенты, которые спешат в начале наших курсов - где мы больше всего фокусируемся на основах веб-разработки - часто оказываются первыми, кто застревает при переходе к более сложному материалу, такому как внутреннее программирование.Поэтому перед тем, как отказаться от первого класса информатики 101 или пропустить первую главу онлайн-учебника, имейте в виду, что вы упускаете из виду самый важный шаг в вашем обучении.

Подсказка . Прочитайте эту замечательную статью о 5 основных понятиях любого языка программирования

3. Код от руки. Это повышает мастерство, и оно вам понадобится, чтобы получить работу.

Компьютерные мониторы становятся тоньше, жесткие диски и языки программирования более мощными, но ручное кодирование все еще остается одним из наиболее эффективных методов обучения программированию.Будь то на доске или ноутбуке, ручное кодирование требует дополнительной осторожности, точности и намерений за каждой строкой кода. Потому что, в отличие от компьютера, вы не можете запустить рукописный код в середине листа, чтобы проверить правильность работы. Несмотря на то, что это отнимает больше времени, это ограничение превратит вас в более фундаментального разработчика, как в классе, так и на рынке труда. Для экзаменов в колледже и технических собеседований - важнейшего компонента процесса собеседования - вам придется писать код от руки, потому что это не только хорошо для обучения, но и, как известно, является окончательным тестом для квалификации программиста. Так что начните рано и привыкните к этой старой школьной практике.

4. Обратитесь за помощью. Вам это нужно

Как бы здорово ни было стать следующим самим Стивом Джобсом, реальность такова, что люди учатся быстрее с наставниками и обратной связью. То, что может показаться неподвижной ошибкой или темой, может быть быстро смягчено новой парой глаз или новой интерпретацией предмета. Будь то онлайн или лично, игнорируйте троллей и не бойтесь просить о помощи, потому что каждый программист был на вашем месте раньше.Кроме того, большинство разработчиков любят кодировать, и если есть что-то, что нравится страстным людям, это делиться своими знаниями с другими.

Предупреждение: в Coding Dojo мы предлагаем использовать правило 20 минут. Потратьте как минимум 20 минут на то, чтобы разобраться самостоятельно, прежде чем обращаться за помощью. Есть хороший шанс, что ответ уже перед вами, и, кроме того, борьба делает вас лучшим программистом в целом.

Подсказка: Stackoverlfow и обучение программированию - золотые прииски для помощи в программировании онлайн.

5. Ищите больше онлайн-ресурсов. Существует множество контента

Если конкретная концепция не имеет смысла, будь то в учебнике или во время лекций, сохраняйте уверенность и ищите альтернативные онлайн-ресурсы для изучения того же контента. Все учатся по-разному, и то, что один источник не имеет смысла, не означает, что с вами что-то не так. Это означает, что вы не нажимаете кнопку доставки материала.Онлайновые ресурсы для изучения компьютерного программирования бесконечны, и всегда есть учебное пособие или объяснение блога, которые сделают материал под рукой кристально ясным.

Подсказка: не стоит недооценивать силу поиска.

6. Не просто читайте пример кода. Возиться с этим!

Чтение примера кода недостаточно, чтобы понять, как он работает. Чтобы развить истинное понимание, вам нужно запустить код и поработать с ним.С добавлением комментариев и инструкций, образец кода упакован для читателя; но в действительности , довольно трудно воспроизвести с нуля. Чтение - это не то же самое, что понимание, и на самом деле попытка написать код самостоятельно или, по крайней мере, запустить его, значительно облегчит процесс обучения.

7. Делайте перерывы при отладке

При отладке легко спуститься по кроличьей норе в течение нескольких часов, и нет никаких гарантий, что вы решите проблему.Чтобы избежать этого, лучше всего отойти на несколько часов и вернуться с новой точки зрения. Это не только гарантированный способ помочь решить проблему, но вы также избавите себя от головной боли. Так что, если помощь недоступна - обратитесь к нашему предыдущему совету о поиске совета - рассмотрите возможность сделать перерыв, чтобы очистить свой разум и вернуться позже. Тем временем, ошибка никуда не денется, и вы, по крайней мере, восстановите некоторое здравомыслие, необходимое для повышения производительности.

Заключение: сохраняйте спокойствие и продолжайте кодировать

Несмотря на эти 7 советов, самый важный компонент для более быстрого изучения программирования - оставаться уверенным в себе. Чтобы сделать это, вы должны ожидать многократных неудач и быть терпеливыми с вашим прогрессом; потому что для того, чтобы стать экспертом в чем-либо, требуется тяжелая работа и время. И если хоть одно сомнение когда-либо затуманивает ваш разум, помните, что каждый программист проходил этот путь раньше - никому из них не суждено стать разработчиком больше, чем вам. Какой бы путь вы ни выбрали, будь то учеба в колледже или учебный лагерь, единственным препятствием на пути к успеху является ваша трудовая этика и уверенность в своих силах.

Чувствовать себя разработчиком - это то, что вам нужно сделать, и вы задаетесь вопросом «Стоит ли программировать буткемпы?» Смотрите не дальше, чем кодирование додзё.Мы являемся единственным буткемпом, который обучит вас 3 стекам, используемым лучшими мировыми компаниями за 14 недель. Просто подайте заявку сейчас (это займет всего 2 минуты) - консультант приемной комиссии проверит, подходит ли вам Coding Dojo.

,

Смотрите также