程序员10大美女

A. 当一个颜值很高的程序员是怎样的一种体验

当一个颜值很高的程序员，是一种很美妙的体验。首先颜值高，在工作和生活中，本身就比较受欢迎，能够做到左右逢源。其次高颜值的程序员，会让办公室里工作氛围，变得活跃而又有趣。最后高颜值的程序员，也会让人大吃一惊，因为其颠覆了大多数人，对程序员的印象。

个人曾有幸在软件开发公司任职，对于公司里的程序员，有着很深的了解。也明白一个高颜值程序员，在软件开发公司，有多么的“吃香”。在我个人看来，高颜值程序员，女性比男性更受宠，会拥有下面这两个不一样的体验。

在我个人看来，颜值高不管从事什么工作，都会具备一定的优点。这样的人，总能够在危急时候，受到他人的帮助。

B. 2021环球小姐冠军是程序员，你觉得她的实力怎样

2021年环球小姐冠金刚出炉了，冠金获得者是一位来自墨西哥的小姐姐，这是第三位获得此荣誉的墨西哥人，当人们看到她的照片的时候就有被惊艳到，对于人们来说，这个女生，她值得这个奖项。

我相信她不只有这么漂亮的外表，一定还有我们普通人所没有的强大心理，和能力，能站在这么高的舞台上面，这就能够说明，她一定非一般人可比的了，我觉得她为了自己想要的，这背后肯定付出了我们看不到的心酸，和努力了，也许这可能就是她一直以来的的梦想吧，她确实努力去做到了。

我想，她可能就是为了冠金而生的，完美的身材，加上完美的面孔，怎么看都360度无死角，不知道有多少人女生羡慕她啊，这么看来我们不应该只从一种工作就去定义一个人，她让我们知道就算像程序员这么刻板的工作，也没有像人们想的一样，就不能去做一些有趣的的事情了。

C. 90后美女程序员：元数据什么鬼

90后美女程序员

公司大数据治理正做得风生水起，各种核心产品在国内市场数一数二，终极大BOSS们将数据治理方面的经验总结成文章，篇篇干货，堪称经典。（有兴趣的同学可以看下公众号的历史文章，不过据说有一批干货文章还没发表出来，敬请期待）。作为尚未正式入职的小菜鸟，我也只能在极浅的层面发表一些我自己的看法…

我将文章分为两大部分，第一部分介绍元数据概念，第二部分从几个方面说明元数据管理的应用，最后一部分总结一下元数据的重要性，仅代表我的一些个人观点，还请各位前辈们不要见笑。

一、元数据什么鬼？

我入职的时候刚好赶上公司的元数据产品升级换代，同事们的研发气氛正火热，作为新入职菜鸟，总得先了解一下元数据概念，不然日后怎么和小伙伴们愉快地玩耍，于是查找国内外相关材料：

一段时间之后有了一些知识积累，才发现用“关于数据的数据”来给元数据下定义确实再准确不过了，但同时也略微抽象，新人难于快速理解，待到上周我们数据治理专家从心理学的角度来阐述元数据之后，我终于也算理解了元数据到底是个啥，今天也算是站在“巨人”的肩膀上，用一种更简单的方式来回答“元数据究竟是什么”这个问题…

元数据是关于数据的描述，存储着关于数据的信息，为人们更方便地检索信息提供了帮助。咦？检索信息？小蝌蚪找妈妈的过程也是一个检索信息的过程，是不是看懂这个故事就能懂元数据是什么了？

池塘里有一群小蝌蚪，他们看见鲤鱼妈妈在教小鲤鱼捕食，就迎上去，问：“鲤鱼阿姨，我们的妈妈在哪里？”

此时蝌蚪们意识到，不对啊，我们的数据库里不是应该存在着一张Mother表吗，但是蝌蚪们竟然对这张表一无所知，不知道有什么字段，也不知道各个字段对应的具体数值：

鲤鱼妈妈说：“你们的妈妈有四条腿，宽嘴巴。你们到那边去找吧！”

鳄鱼笑着说：“你们的妈妈有两只大眼睛，披着绿衣裳。你们到那边去找吧！”…

乌龟笑着说：“我不是你们的妈妈，你们的妈妈肚皮是白的，到前面去找吧。”…

青蛙听了“各各”地笑起来，说“唉！傻孩子，我就是你们的妈妈呀”

整个过程可以看成是Mother这张表逐步完善的过程，数据来源分别是鲤鱼妈妈、鳄鱼妈妈和乌龟妈妈，如下图所示：

对蝌蚪们最终获取到的信息进行进一步抽象，就可以形成一种“元数据”，该元数据描述了Mother这张表的结构：

刚才不是说元数据能为检索信息提供帮助吗，那是不是也说明元数据能为小蝌蚪找妈妈提供帮助？我们将在第二部分试着对这个故事进行改编，详细介绍小蝌蚪利用元数据快速找到妈妈的过程。

二、元数据管理的应用

通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能，我们试着改编小蝌蚪找妈妈这个故事，在改编的过程中理解这几个核心功能，前提是我们假设所有动物共同构成了一个庞大的数据体系，小蝌蚪们Mother的具体数据已经存在于此体系之中（鲤鱼系统、鳄鱼系统、乌龟系统）。

1、元模型设计

先解释一下元模型。如果说元数据是对数据的描述，那么元模型就是对元数据的描述，是对元数据的进一步抽象，三者的关系如下图所示：

再讲一下元模型设计的过程。首先获取到系统中的所有元数据，将这些元数据汇总并进行合理规划，进一步抽象成元模型，从一定角度来说，可以把这个抽象的过程看成元模型设计的过程。

元模型定义了各种元数据的结构以及元数据之间的关系，是元数据管理的基础，也就是说，如果我们想用元数据帮助小蝌蚪找妈妈，需要先设计出合理的元模型。下图是我试着给它们设计出的元模型（对于企业来说，真正的元模型设计过程非常复杂，受多方面因素影响）：

我们认为小蝌蚪的妈妈（Mother）由若干个属性（Property）组成，每个属性的名称用Name表示，每个属性的类型用Type表示。

现在元模型有了，下一步就是按照这个设计好的元模型采集小蝌蚪们需要的元数据信息，也就是我们常说的元数据采集。

2、元数据采集

设计好元模型之后，元数据管理工具能通过全自动的方式采集到企业所需要的元数据，在这个故事中，按照我设计好的元模型，元数据管理工具的元数据采集结果应该如下图所示：

小蝌蚪们拿着这份元数据再去针对性地检索关于妈妈的信息，就能一步到位，将目标直接锁定到青蛙，整个故事将因元数据的出现而成功改写。

说明：在真实的企业数据环境中，数据与元数据是已经存在于系统之中的，元数据管理就是根据企业现有的元数据设计出适合企业的元模型，然后将系统之中的元数据按照元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的。

3、元数据分析

a、血缘分析

假设动物园园长慢羊羊正管理着整个动物园的数据信息，有一天园长发现自己这里有个数据不对，需要找出错误数据的提供者并追究责任，那么这个错误数据来自于哪个动物家庭呢？挨家挨户去敲门核对数据显然不够高效，元数据管理工具的血缘分析功能会自动帮助园长分析这个错误数据的上游路径，比如这个数据是由鲤鱼妈妈交给鳄鱼妈妈，鳄鱼妈妈再提交给园长的，那么此时园长只需要去敲鲤鱼和鳄鱼家的门就可以了。

b、影响分析

数据终于更正了，此时园长需要及时提醒大家这个数据的更正信息，只需要通知这个数据影响到的动物家庭就可以了，这让园长十分苦恼，整个动物园的数据传递这么复杂，怎么判断哪个家庭会受到这个数据的影响呢，元数据管理工具的影响分析功能会分析出这个数据的影响范并能用可视化的方式展现出来，园长只需要通知受影响的动物家庭就可以了。

c、数据地图展现

随着动物园规模的日益扩大，入住的动物种类日益增多，有一天园长想了解动物园的整体情况，有多少动物家庭，哪个家庭和哪个家庭比较要好，哪个家庭和哪个家庭又从来没有联系，此时元数据管理工具的数据地图可以帮助园长获取到他想要的信息，数据地图展现功能可以通过可视化的方式，让园长对整个动物园的情况了如指掌，帮助它更好地观察整个动物园的情况。

三、元数据的重要性

在大数据时代的背景下，数据即资产，元数据实现了信息的描述和分类的格式化，从而为机器处理创造了可能，它能帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系。元数据管理是企业提升数据质量的基础，也是企业数据治理中的关键环节。元数据管理不当，信息很容易被丢失，进而不能对业务进行有效支撑，企业内部业务人员要识别相关信息就会变得十分困难，最终用户也将失去对数据的信任。

D. 突破全知系统监控，美女程序员逆天追踪真兇，《全知》大结局，真相如何

真相就是这个美女程序员通过自己的系统捕捉到兇手，但是由于她突破了全知的系统，所以很有可能做出对人类不利的事情，当然这可能是第二季的事情了

E. 程序员美女说：建模一点都不难！做3D模型，这一步才是最难的

闲来无事逛推特，发现竟然有大神 开发了一个建模神器。在 像素网格 绘制好平面图，再设置下相关参数，就能生成一个3D锤子模型了，妙啊…

其实Windows10系统也有类似的傻瓜式建模软件，叫“ 画图3D ”，它能帮你秒速建好3D模型。比如我们点击右侧栏的那个狗头，再在面板上画出自己所需的轮廓、大小，一只可爱的3D狗狗就出现了。

除了一键傻瓜建模，如果你数学水平不错，用基础的 数学公式 也能构建出一个像模像样的3D模型来。

最近比较火的 VR建模 ，甚至只用手柄就可以直接进行虚拟建模了。

你只要入了3D坑就会发现，建模是可以条条大路通罗马的，3D行业 现阶段真正的技术难点 其实是 模型处理和二次开发应用 。

能得出这个结论，还要从行业内主流的建模方式讲起。3D行业内如今有 4种主流建模方式 ，分别是多边形建模、曲面建模、体素建模和逆向建模，它们都各自有优缺点，同时也对应着自身的模型处理难点。

业界有一句话“你可以用多边形为任何事物建模”。多边形就是由多条边围成的一个闭合的路径形成的一个面， 只要你使用足够的细节，你可以创建任何表面。 这也是多边形建模成为主流建模方式的原因，做任何模型都 不会有限制 。

但多边形建模也有缺点，它 只是一副空壳 ，虽然可以构建物体的表面，但无法反映现实物体的内在结构，与现实物体还是有不小差距。

而且建模师很容易过于精琢细节，导致 模型面数过多 ，以至于后面对模型做烘焙、渲染、展UV，几乎会搞到崩溃， 二次开发的可操作性也变得很低， 造成一种模型做完了，但并不能良好应用的尴尬局面。

多边形建模用直线构建平面，而曲面建模就是用曲线构成曲面的一种建模方式，它非常适合用来 创建光滑的物体 。比如看起来就很丝滑的 数码产品、 汽车 和一些 人物细节 。

但这种建模方式缺点也很明显，一来是比较麻烦，再一个是 很难精准参数化 。所以这种建模方式一般做视觉展示用，用来生成视频或者图片。

同时它对贴图的美观度和清晰度，要求比较高，而当这个模型拥有 大量高质量的贴图 之后，就会导致 模型数据量变大 ，这就是它无可避免的缺点。

体素其实就是三维的 像素块 ，最典型的体素建模的例子就是那款家喻户晓的 游戏 “ 我的世界 ”，每个物体都是由一个个六面体像素块堆叠成的。

用这种方式构建的模型，每个六面体都有自己的 体积 ，不像多边形建模只有一个空壳。

不过体素建模有一个非常明显的缺点： 内存太大 。它是由一个个立方体构成的，当然需要占用立方体的内存，所以这也是一般体素 游戏 内存都特别大的原因，在一般的电脑设备上可能根本无法承载。

前面几种建模方式可以没有实物，靠构想进行建模，而逆向建模是 先有实物 ，再为它进行建模。逆向建模包括 照片逆向建模、三维扫描逆向建模 等一系列相关技术。开头提到的 VR建模 用的就是逆向建模方式。

现阶段国家力推的 倾斜摄影 也属于逆向建模，它是对实景进行全方位地拍摄扫描，从而建模。

逆向建模生成的模型通常 面数都很高，而且贴图数量也非常多 ，这就导致了整个模型体量巨大，连做最基础的展示都十分困难，更别提二次开发了。

基于以上建模方式与生俱来的缺憾，所以我们必须对模型进行再处理加工，以满足 不同的场景对模型的精度、内存、格式等等的不同需求 。

企业需要一辆车的3D模型。

对 汽车 制造行业来说，他就会对模型的精度要求非常高，甚至需要做到不差分毫，这样才能实际投产。

而同样是这辆车如果在 游戏 中被应用的话，就需要较高的贴图质量、较好的流畅度和较小的数据体量来支持画面。

现阶段处理模型一般靠两种方式：一种是人工，一种是机器算法。 人工 操作比较繁杂且 耗时耗力 ，很可能本想处理一个体量较大的模型，搞大半天只减下去几兆，最后精度还损失了，得不偿失。

而 机器算法 只要技术过硬，就可以达到事半功倍、甚至 解放双手 的效果。

而且进行轻量化之后，不仅可以尽可能保障模型的精度。

还能最优化减面和展uv，达成适用于应用场景的最佳效果。

所以如果你有模型处理的难题，一定要先试一下对其进行 轻量化 处理，说不定问题就能迎刃而解啦。

F. 这个世界上有哪些美女程序员或工程师

一、Marisa Mayer玛丽莎·梅耶尔

梅耶尔出生于1975年5月30日，毕业于斯坦福大学。1999年加入谷歌，是该公司第20名员工，也是第一名女工程师，曾在十多年时间里负责领导谷歌许多知名度最高产品的开发工作，其中包括开发其旗舰搜索产品和标志性的主页等。

梅耶尔曾管理谷歌一些最成功的创新活动，发布了100多种特性和产品，其中包括图片、书籍和产品搜索、工具栏、iGoogle、谷歌新闻和Gmail等，创造了谷歌用户体验的大部分“观感”。梅耶尔一直负责谷歌最核心的搜索产品业务，但2010年10月出现了意外，她被调往本地服务部门。

G. 有个漂亮性感的女程序员做同事是怎样的一种体验

如果有个漂亮性感的女程序员做同事，估计会出现三个可能性吧！

以上纯属个人臆想，如有雷同，纯属巧合！

其实工作中有个漂亮的女同事，并不是什么坏事。尤其是像程序员这样男女比例严重失调的工种，如果长期面对同性，不利于身心成长。如果美女在侧，不但可以缓解工作压力，还能为大家带来对对美好生活的向往。但是女同事太性感也不利于身心健康，所以工作中还是要美丽端庄为好！

H. 公司有一个颜值高且技术好的女程序员是怎样的一种体验

一般IT公司的程序员主要是男性，美女程序员的存在，使他们身边多了一道亮丽的风景线，她们将激发程序员们的荷尔蒙，解放生产力。

也正因如此，有些IT公司会招一些美女程序员，也是为了提高程序员们的工作”战斗值”。

俗话说：做程序员苦，做女程序更苦。在一般人眼中，程序_可能是这样的：戴着啤酒瓶般厚的黑框眼镜，手指飞快的在键盘上敲来敲去，熬夜做前端开发，编写JavaScript，php的代码的日子就是黑眼圈大眼袋。

BUT，如果你真的深入前端开发，走进IT公司，就能发现原来搞IT的女程序员们都是智慧与美丽并存。

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