程序员放了一块砖头

⑴ 我先跟大家说说我的情况，我是个程序员，但是因为我的精力不足了，想要换个工作。下边是我的具体情况。

给编程爱好者的忠告
近来有不少人问我是学Vb好还是学C好，还有人问Vc和C++Builder哪个更好，还有人说只要是面向对象的就是好的所以C++和java最有前途。以我从事计算机教育多年的经验我要告诉这些编程爱好者，如果只是一味追求学会一门所谓的最先进的编程语言（事实上不存在最优），而忽视了编程思想和基础知识无疑是犯了学习编程的大忌。
就拿面向对象来说，人们一提到它就赞不绝口，然而又有多少人领会到什么是面向对象的思想，我想如果没有真正做过大项目的人是很难体会到其优越性的，这不是通过学习C++或Java就能掌握的。我的意思是编程注重的是想法而不是语言，这就是计算机专业要开设“算法分析”和“数据结构”的原因，如果一头钻到某一门语言中无疑于作茧自缚，束缚了自己的思想，打一个不好的比方一个程序员的工作性质和民工没什么两样只是在垒砖头，而真正的计算机人才应该是一个设计师、工程师。
现在国外的一些优秀的计算机着作的都是一些从事如生物、化学等领域的专家，我想这是因为他们以前没学过计算机，没有被某些传统的观点所束缚，从宏观上来看待问题，反而在思想上有所突破，这是值得我们深思的。

真正的程序员（转贴）
作一个真正合格的程序员，或者说就是可以真正合格完成一些代码工作的程序员，应该具有的素质。

1：团队精神和协作能力
把它作为基本素质，并不是不重要，恰恰相反，这是程序员应该具备的最基本的，也是最重要的安身立命之本。把高水平程序员说成独行侠的都是在呓语，任何个人的力量都是有限的，即便如linus这样的天才，也需要通过组成强大的团队来创造奇迹，那些遍布全球的为linux写核心的高手们，没有协作精神是不可想象的。独行侠可以作一些赚钱的小软件发点小财，但是一旦进入一些大系统的研发团队，进入商业化和产品化的开发任务，缺乏这种素质的人就完全不合格了。

2：文档习惯
说高水平程序员从来不写文档的肯定是乳臭未干的毛孩子，良好的文档是正规研发流程中非常重要的环节，作为代码程序员，30％的工作时间写技术文档是很正常的，而作为高级程序员和系统分析员，这个比例还要高很多。缺乏文档，一个软件系统就缺乏生命力，在未来的查错，升级以及模块的复用时就都会遇到极大的麻烦。

3：规范化，标准化的代码编写习惯
作为一些外国知名软件公司的规矩，代码的变量命名，代码内注释格式，甚至嵌套中行缩进的长度和函数间的空行数字都有明确规定，良好的编写习惯，不但有助于代码的移植和纠错，也有助踊同技术人员之间的协作。有些codingfans叫嚣高水平程序员写的代码旁人从来看不懂，这种叫嚣只能证明他们自己压根不配自称程序员。代码具有良好的可读性，是程序员基本的素质需求。再看看整个linux的搭建，没有规范化和标准化的代码习惯，全球的研发协作是绝对不可想象的。

4：需求理解能力
程序员需要理解一个模块的需求，很多小朋友写程序往往只关注一个功能需求，他们把性能指标全部归结到硬件，操作系统和开发环境上，而忽视了本身代码的性能考虑，有人曾经放言说写一个广告交换程序很简单，这种人从来不知道在百万甚至千万数量级的访问情下的性能指标是如何实现的，对于这样的程序员，你给他深蓝那套系统，他也做不出太极链的并访能力。性能需求指标中，稳定性，并访支撑能力以及安全性都很重要，作为程序员需要评估该模块在系统运营中所处的环境，将要受到的负荷压力以及各种潜在的危险和恶意攻击的可能性。就这一点，一个成熟的程序员至少需要2到3年的项目研发和跟踪经验才有可能有心得。

5：复用性，模块化思维能力
经常可以听到一些程序员有这样的抱怨，写了几年程序，变成了熟练工，每天都是重复写一些没有任何新意的代码，这其实是中国软件人才最大浪费的地方，一些重复性工作变成了熟练程序员的主要工作，而这些，其实是完全可以避免的。复用性设计，模块化思维就是要程序员在完成任何一个功能模块或函数的时候，要多想一些，不要局限在完成当前任务的简单思路上，想想看该模块是否可以脱离这个系统存在，是否可以通过简单的修改参数的方式在其他系统和应用环境下直接引用，这样就能极大避免重复性的开发工作，如果一个软件研发单位和工作组能够在每一次研发过程中都考虑到这些问题，那么程序员就不会在重复性的工作中耽误太多时间，就会有更多时间和精力投入到创新的代码工作中去。一些好的程序模块代码，即便是70年代写成的，拿到现在放到一些系统里面作为功能模块都能适合的很好，而现在我看到的是，很多小公司软件一升级或改进就动辄全部代码重写，大部分重复性工作无谓的浪费
了时间和精力。

6：测试习惯
作为一些商业化正规化的开发而言，专职的测试工程师是不可少的，但是并不是说有了专职的测试工程师程序员就可以不进行自测；软件研发作为一项工程而言，一个很重要的特点就是问题发现的越早，解决的代价就越低，程序员在每段代码，每个子模块完成后进行认真的测试，就可以尽量将一些潜在的问题最早的发现和解决，这样对整体系统建设的效率和可*性就有了最大的保证。测试工作实际上需要考虑两方面，一方面是正常调用的测试，也就是看程序是否能在正常调用下完成基本功能，这是最基本的测试职责，可惜在很多公司这成了唯一的测试任务，实际上还差的远那；第二方面就是异常调用的测试，比如高压力负荷下的稳定性测试，用户潜在的异常输入情下的测试，整体系统局部故障情下该模块受影响状的测试，频发的异常请求阻塞资源时的模块稳定测试等等。当然并不是程序员要对自己的每段代码都需要进行这种完整测试，但是程序员必须清醒认识自己的代码任务在整体项目中的地位和各种性能需求，有针对性的进行相关测试并尽早发现和解决问题，当然这需要上面提到的需求理解能力。

7：学习和总结的能力
程序员是人才很容易被淘汰，很容易落伍的职业，因为一种技术可能仅仅在三两年内具有领先性，程序员如果想安身立命，就必须不断跟进新的技术，学习新的技能。善于学习，对于任何职业而言，都是前进所必需的动力，对于程序员，这种要求就更加高了。但是学习也要找对目标，一些小coding fans们，他们也津津乐道于他们的学习能力，一会学会了asp，一会儿学会了php，一会儿学会了jsp，他们把这个作为炫耀的资本，盲目的追逐一些肤浅的，表面的东西和名词，做网络程序不懂通讯传输协议，做应用程序不懂中断向量处理，这样的技术人员，不管掌握了多少所谓的新语
言，永远不会有质的提高。

善于总结，也是学习能力的一种体现，每次完成一个研发任务，完成一段代码，都应当有目的的跟踪该程序的应用状和用户反馈，随时总结，找到自己的不足，这样逐步提高，一个程序员才可能成长起来。一个不具备成长性的程序员，即便眼前看是个高手，建议也不要选用，因为他落伍的时候马上就到了。具备以上全部素质的人，应当说是够格的程序员了，请注意以上的各种素质都不是由IQ决定的，也不是大学某些课本里可以学习到的，需要的仅仅是程序员对自己工作的认识，是一种意识上的问题。

⑵ 学习编程以后好找工作吗

可以从事互联网开发、游戏开发等工作，对应于没有硬性要求，只要逻辑性强就可以学习编程。

一、互联网

最直接的工作就是到一个科技企业做程序员，人家码砖头，我们码代码。目前的互联网行业，那是需要大批的编程人员，把现实中的数据进行转换存储分析。BAT是目前国内比较好的互联网企业，他们的业务都需要大量的编程人员来实习。工资高，福利好，还有优越感。

二、传统软件企业

何为软件企业首要的是微软，为别人提供软件产品或服务的公司。这些企业最主要的产品就是程序，完成特定的工作。他们大部分都是编程人员，要不然代码谁写，功能谁实现。

三、硬件产品行业

这个当让也是需要编程人员的，如inter生产出来的cpu等也是需要驱动来完成工作的，他们也需要程序员来完成编码工作。

四、手机

国内典型的魅族、小米这些开发手机的企业，他们要硬件都是买别人的，系统用的是Android，但是他们生产自己的手机当然也是需要编码人员进行工作的。

五、游戏

虽然说国内的一些游戏厂商无德专门毒害青少年，但是还是不能一棒子打死。一款好的游戏如cs还是能让我们在工作之余轻松一些的，游戏那也是编码完成的，是一件多么有趣的事情。

⑶ 如何系统地学习数据挖掘

看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,那么数据挖掘系统的学习过程是怎么样?
磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：
数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。
数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。
数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。
数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）
数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。
数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。
如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。

学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。

一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。
数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。
数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

二、说说各工作领域需要掌握的技能。
(1).数据分析师
需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。
需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）、SPSS、EXCEL等。
需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。
经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Proceres Companion》等。
(2).数据挖掘工程师
需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。
需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapRece的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。
经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。
(3).科学研究方向
需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 （Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。
相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐。
可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。
需要广而深的阅读世界着名会议论文跟踪热点技术。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM 等等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。
可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。
可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。
经典图书推荐：《机器学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。

三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。

真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的；而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。

说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看， 比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理；他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现；前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的）。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗？

数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。

另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。

讲到移动方面的实践案例，如果你是来自移动的话，你一定知道国内有家叫华院分析的公司（申明，我跟这家公司没有任何关系，我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司，觉得华院还不错，比很多徒有虚名的大公司来得更实际），他们的业务现在已经覆盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目，你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家，自己不懂不要紧，一边自学一边开始拓展客户，到现在在中国的移动通讯市场全面开花，的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据，用肉眼比较选择比较不同的模型，你可以想象这其中的艰难吧。

至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用，那太多了，比如不同话费套餐的制订、客户流失模型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型，太多了，记住，从客户的需求出发，从实践中的问题出发，移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密，当你数据挖掘能力提升到一定程度时，你会发现无论什么行业，其实数据挖掘的应用有大部分是重合的相似的，这样你会觉得更轻松。

⑷ 编程专业怎么样，有没有前途啊

学什么都要看自己的爱好，比尔盖茨的成绩也不好，但他能够称上世界计算机界的老大。所以，如果你选择了计算机领域，就需要热情和付出。你应该知道计算机的更新换代是飞速的，计算机的技术也是日新月异，需要不断的学习，不厌其烦。
软件是深奥的，领域是广阔的。软件应用并不是看看书就可以学会的，你要转变这中想法。一款发布的应用软件，不管是小或是大，都需要很复杂的过程，才能形成：需求分析、设计、编码、测试、维护等。现在java，c#这些编程语言都是做应用的。
另外学习编程，首先学习的是编程语言，而且是多种语言。语言不善多，要善精。面试的时候如果你说你什么语言都学得很好，其实是被面试官鄙视的。哈哈，因为每个语言的精髓可能都没有学到。所以我建议你在语言的选择上要慎重，java是应用领域的，c是在底层发展的。
软件这个行业，其实很累的，能够出类拔萃的人，都是兴趣高的人，倘若把编程序看做是在玩游戏，那么不被老师知晓都难！不出类拔萃都难！

⑸ 为什么程序员被喻为“IT农民工”

因为程序员加班很多，跟农民工一样没日没夜的工作。而且写代码就是敲英文，一个一个的敲，跟农民工砌墙，一块砖头一块砖头的垒起来是一样的

⑹ 程序猿的有关笑话

1、新春对联上联：为系统而生，为框架而死，为debug奋斗一辈子下联：吃符号的亏，上大小写的当，最后死在需求上！横批：杯具程序员。
2、为什么程序员总是分不清万圣节和圣诞节？因为 Oct 31 == Dec 25。
3、男：我是程序猿。
女：哦，程先生，你好。
男：客气了，叫我序猿就好~
4、我是你的什么，你是我的程序猿，啊？？原来我是猴子啊，酱紫我就可以让你耍coding啦！！！
5、怎么使用面向对象的方式变得富有？继承。
6、一男子在路边一根接着一根地抽烟。一个女士走过来对他说：“嘿，你不知道你是在慢性自杀吗？注意看看烟盒上的警告信息。”“没关系”，男子悠然自得地又吸了一口：“我是个程序猿。”“嗯？这和你是程序猿有什么关系？”“我们一点儿也不在乎警告（warning），我们只在乎错误（error）。”
7、问：程序员最讨厌康熙的哪个儿子。答：胤禩。因为他是八阿哥（bug）。
8、换一个电灯泡需要几个程序员？一个也不要，这是硬件问题
9、危楼高百尺，手可写代码；举头望明月，低头写代码；王师北定中原日，家祭无忘写代码；
10、孤帆远影碧空尽，唯见代码眼前流
11、声卡凄切，对电脑晚，检查初歇。 项目需求无绪，可恨处，邮件催发。 执手相看代码，竟无语凝噎。 念去去千行代码，眼皮沉沉电脑破。 多情自古源代码，更那堪，冷落情人节，今宵酒醒何处。电脑旁，晓风残月，此去经年，爱情硬是形同虚设。 便纵有千般无奈，更与何人说？
12、你只看到我在不停的忙碌，却没看到我奋进的热情，你有你的朝九晚五，我有我的通宵达旦，我可怜你体会不了执行出结果的那种成就感。Code是注定痛苦的旅行...
13、一句话证明你爱过！ 《我不愿让你一个人写代码……》 不服来辩
14、我是一个搬砖狂，搬砖本领强。。总有一天心血来潮，倒在砖头旁。。。
15、漫道coding无悔不，养家糊口故。年华虚度，青春总被bug误。望断吊丝路，有女神，不得护。 默忆少年游无度，心怀天下牧。流年暗促，胸中豪情不堪负。风华又起时，不忍顾，年娇处。
16、一个MD5函数吃惊地指着另一个MD5函数说：“你的哈希结果为什么和我的不一样？” 那个MD5函数骄傲地说，“我喂自己袋盐。”
17、昨天，一位男生向他心仪的程旭媛妹纸送了一份写的16万行代码的程序。这份程序包括嵌入式、JAVA、C++等多种语言，内容主要是回忆两人在一起做的课设和借景抒怀。他将其做成Repo并commit到Github上，取名《我不愿让你一个人写代码》。妹纸十分感动，然后拒绝了他
18、bug众多，今胜昨，回调长似秋千索。溢出栈，抛异常，码至凌晨，咽泪妆欢，难难难！
19、少年投身IT行，老来无伴又何妨。擦肩美女不屑看，三千码友在身旁。
20、夜半话凄凉，转眼泪千行，日日工期紧，亦为重构忙。久易无定论，命悬需求方，四顾前途路，一步三踉跄。
21、白发三千丈，coding泪两行，不识加班累，只缘bug狂。
22、幸得进某康，IT放两旁，闲来把码敲，余音仍绕梁。码农压力大，愿君更健康！
23、少时狂发编程想，无畏赴身IT行。纵使荣华未可近，我自coding又何妨！
24、 夜夜搞项目，敲码三四点。郁郁无头绪，哽咽等天亮。放手搏一搏，程序全报错。妹子人家牵，bug自己查。方法属性类，一个都不会。左右不是人，猿来程序员。
25、无数假期渺茫茫，夜三更，bug调出千百行；香烟一半，犹如饥渴似疯狂。抬起头颅，细数窗前星光，人生历历何等惆怅；思量思量，日何已出，为何希望依久不晴朗！
26、 年少太轻狂，误入IT行。白发森森立，两眼直茫茫。语言数十种，无一称擅长。三十而立时，无房单身郎。
27、年少不经事，埋头编程忙。 指键铿锵落，不及细思量。 bug千百个，comment无一行。 休言敏捷易，做来断人肠。
28、在那山的这边海的那边有一群苦逼的程序员
他们老实又胹腆 他们聪明又木钱 他们一天到晚坐在那里熬夜写软件 饿了就咬一口方便面～～ 哦苦逼的程序员 哦苦逼的程序员 只要一改需求他们就要重新搞一遍 但是期限只剩下两天
29、十年生死两茫茫，写程序，到天亮。 千行代码，Bug何处藏。 纵使上线又怎样，朝令改，夕断肠。 领导每天新想法，天天改，日日忙。 相顾无言，惟有泪千行。 每晚灯火阑珊处，程序员，又加班,工作狂~
30、写字楼里写字间，写字间里程序员； 程序人员写程序，又拿程序换酒钱。 酒醒只在网上坐，酒醉还来网下眠； 酒醉酒醒日复日，网上网下年复年。 但愿老死电脑间，不愿鞠躬老板前； 奔驰宝马贵者趣，公交自行程序员。 别人笑我忒疯癫，我笑自己命太贱； 不见满街漂亮妹，哪个归得程序员。
31、当代的程序员，其实就是远古的巫师。他们通过一些普通人不理解的符号和语法，与某个世界的自然法则相沟通，进而实现人类需要的奇迹
32、程序员问禅师：“我和在一起 7年的女友分手了，程序员是否诸多和爱情无缘?”
禅师笑而不语，把程序员带到正在比赛的球场。
程序员大悟：“大师的意思是否是说：爱情的意义就像一场比赛，只要过程努力过，结果如何并不重要?”
大师闭上眼睛道：“你分手关我球事?”
33、当世界末日还有5分钟就要到来的时候
程序员: 让我们在这最后的时刻作些什么吧!
女友: 那好,让我们在做最后一次吧!
程序员: 那剩下的4分50秒做什么啊?
34、一个程序员骑着一个很漂亮的自行车到了公司，另一个程序员看到了他，问到，“你是从哪搞到的这么漂亮的车的？”
骑车的那个程序员说，“我刚从那边过来，有一个漂亮的姑娘骑着这个车过来，并停在我跟前，把衣服全脱了，然后对我说，‘你想要什么都可以’”。
另一个程序员马上说到，“你绝对做了一个正确的选择，因为那姑娘的衣服你并不一定穿得了”。
35、我也不知道为什么，我一说我是搞PHP的，她们就把灯都灭了。
36、年底了项目很着急，那天下午我在路边就开始调试code，边上一个乞丐我看着很可怜就给了他一块钱，他一直就在边上看着我，我也没理，半天后，他指着我的一行代码说，多写了一个逗号......
37、程序员不用找对象，想要什么类型的，直接new就行了...
38、程序猿的读书历程：x 语言入门 —> x 语言应用实践 —> x 语言高阶编程 —> x 语言的科学与艺术 —> 编程之美 —> 编程之道 —> 编程之禅—> 颈椎病康复指南。

⑺ 学编程以后可以干什么

一、互联网

最直接的工作就是到一个科技企业做程序员，人家码砖头，我们码代码。目前的互联网行业，那是需要大批的编程人员，把现实中的数据进行转换存储分析。BAT是目前国内比较好的互联网企业，他们的业务都需要大量的编程人员来实习。工资高，福利好，还有优越感。

二、传统软件企业

传统软件企业主要为其他公司或组织提供软件产品或服务，最主要的产品就是程序及软件。这类企业同样需要大量的编程人员，以实现复杂软件产品的开发工作。国内比较知名的软件企业有浪潮、华为、金蝶、用友等，中小型软件企业也多如牛毛。

三、硬件产品行业

硬件厂商也是需要编程人员的，如大家熟悉的生产显卡等硬件的公司华硕、技嘉、intel，生产出来的cpu、显卡都是需要驱动软件来完成工作的，同样需要程序员的参与。

四、手机

国内典型的魅族、小米这些移动互联网及手机行业的新贵，他们的硬件都是采购别人的，系统用的是谷歌的Android，他们要生产自己的手机，手机中附带有软件，同样需要编码人员进行工作。

五、游戏

虽然说国内的一些游戏厂商无德专门毒害青少年，但是一款好的游戏如cs还是能让我们在工作之余轻松一些的，游戏那也是编码完成的，是一件多么有趣的事情。

(7)程序员放了一块砖头扩展阅读

编程发展前景：

1、可视化编程也越来越重要，所谓的可视化程序设计和Visual Basic或Visual C++并不同，支持可视化程序设计的IDE可以让开发人员直接移动程序单元来建立流程图和结构图，然后直接做编译或解释，这一类的流程图通常是以UML为基础。

这样的界面因为乐高的Mindstorms开始普及，一些公司也开始透过浏览器Mozilla和分布式程序设计（LabVIEW）往这方面努力。从1980年代开始，第一个可视化程序设计系统—Max，就是以类比合成器的设计为榜样，同时被用来开发即时音乐演出软件。

这种方法也被用在专业软件，例如Openlab，这类的使用者需要完整程序设计语言的弹性，并不想要传统的学习曲线。

2、应用程序开发行业中最大的新热潮是智能手机的应用程序“这种装置通常需要开发人员使用一种可将装置的功能发挥到极至的特定语言作为应用平台，至少要以官方认可的方式进行。

智能手机开发体系的一个新兴产业正在崛起，即允许开发人员用非智能手机平台原生的其它语言编写自己的代码，然后转化为原生语言的应用程序。 因为不需要学习任何特定的智能手机平台的官方应用程序开发语言，Web应用程序也沾了光，成为智能手机应用程序开发的一种方法。