年薪50万的程序员,原来都在偷偷重构这些代码

凌晨三点,公司群消息爆炸,线上系统突然崩溃。产品经理疯狂艾特,运维拉起紧急群,CEO亲自下场督战。最终定位问题:一段写于三年前、无人敢碰的"祖传代码"在特定条件下触发了灾难性Bug。

这样的场景,你是否似曾相识?令人绝望的是,修复后的代码依然像一颗定时炸弹,没人知道它何时再次爆炸。而那些年薪50万的资深工程师,却总能在混乱代码中游刃有余,他们的秘密武器是什么?

答案只有一个:他们不只会写代码,更懂得如何重构代码。这才是技术人真正的进阶之路。

代码重构:被误解的技术救命稻草

大多数程序员对重构存在严重误解。刚毕业时,我也天真地认为重构就是"看不顺眼就推倒重来",直到带领团队重写了一个核心模块,结果耗时三个月,却引入了更多的Bug。

重构并非重写,更不是单纯的性能优化。**代码重构的本质是:在不改变外部行为的前提下,改善代码内部结构。**这就像医生做手术——不改变人的外表,但让内部运作更健康。

在这里插入图片描述

看看这两段代码的对比:

重构前:

function calculateTotal(items) {
   
   
  let total = 0;
  for(let i = 0; i < items.length; i++) {
   
   
    total += items[i].price * items[i].quantity;
    if(items[i].type === 'food') {
   
   
      total += items[i].price * items[i].quantity * 0.1;
    } else if(items[i].type === 'electronics') {
   
   
      if(items[i
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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