#手写代码

普通人如何自学编程,最近我看了斯科特·杨的一篇文章,讲的是如何自学编程,今天结合自己的编程实践分享几个学习技巧。 我觉得最大的障碍是要学会降低心理门槛。很多人一听到要学编程,都会觉得很复杂,需要懂数学,安装环境很麻烦,学哪门语言也很纠结。 我是一个非科班出身的程序员,也经历过这个过程,任何事情都是第一步最难,关键是要先开始。 现在有了AI编程,其实可以大大降低我们的心理门槛。比如一些云环境、在线编程工具,根本不需要自己去安装环境。这些都是是结构性的障碍,而不是编程思维本身。 我觉得学习编程时要有目标驱动,主要还是兴趣。 先好好想想先决定要做什么。如果是零基础的同学,我比较推荐可以先做一个网页,比如个人网站,再去选择用什么语言。 这种方式和在学校里的学习方式不同。学校教育是让我们先打好基础,学好理论,再去解决问题。AI的出现让学习逻辑发生了变化,现在我觉得更倡导“边做边学”。 从做一个简单的网页、个人站点开始,这样可以帮助你学习前端。因为网页是可视化的,操作难度也会降低,这种非常好的学习方式推荐大家试试。 第一个技巧,让AI写代码框架。 在学习过程中,可以让AI帮你实现一个代码框架,然后你在里面填充细节。AI目前在生成代码方面已经很强大,现在完全可以让AI生成一段代码后,再去修改其中的逻辑。 比如写了一个简单的网页,可以尝试实现不同风格、不同功能切换,这样有助于加深理解和提升能力。 第二个技巧,学习手写代码。 不要一上来就复制粘贴代码,没有手感很难学会。 通过手写代码有个好处,强制大脑进行主动思考。如果只是复制粘贴,基本上很难完全理解代码的逻辑。如果你不理解其中的逻辑,其实很难真正学会编程。 第三个最重要的核心技巧是一定要降低难度,和昨天的自己比。 任何学习都一样,目标太高会让你很难坚持下去,每天做一点进步,比如今天做一个个人网页,明天可以换一种风格,后天可以加一点动画。这样持续进步,效果会更好。 以自己的想法和兴趣为驱动,不断去做,降低门槛。 不要和任何人比较,比如昨天的自己是否真正完成了任务,这才是最重要的,利用AI加速自己的过程。
ginobefun
5个月前
#BestBlogs RAG 技巧与底层代码剖析 | 阿里云开发者 使用 Python 基础库从零实现 RAG 内核,深入剖析文本分块、语义搜索及上下文增强技巧。 摘要: 本文旨在通过手写代码的方式帮助读者深入理解 RAG 的工作原理,避免过度依赖现有框架。 文章首先展示了使用 Python 基础库实现简易 RAG 系统的过程,包括数据导入、固定长度文本分块、Embedding 创建和基于余弦相似度的语义搜索,并提供了代码示例。接着,详细介绍了基于语义的文本分块方法,对比了其与传统方法的优势,并阐述了百分位法、标准差法、四分位距法等切分点判定策略,同样给出了基于语义分块的代码实现。最后,文章引入并实现了“上下文增强检索”技巧,即在检索到最相关文本块的同时包含其前后相邻块,以提供更丰富的上下文信息给语言模型,从而提升回答质量。通过代码实践,文章有效地揭示了 RAG 的核心逻辑和关键优化方向。 主要内容: 1. 手写 RAG 核心模块有助于深入理解其工作原理。 -- 通过仅使用 Python 基础库和常用科学计算库实现 RAG 流程,能更清晰地掌握从数据处理到响应生成的底层逻辑。 2. 语义分块比固定长度分块更能捕获完整语义单元。 -- 基于句子间语义相似度进行智能切分,能有效避免语义割裂,提高检索到的上下文质量和相关性。 3. 上下文增强检索能为 LLM 提供更全面的信息。 -- 在检索结果中包含相关文本块的邻近内容,能丰富大模型获得的背景知识,减少因信息不完整导致的回答偏差。 文章链接: