大扫除与代码重构

今天周六有几个朋友要来家里玩,为了让家里看起来不是那么凌乱,我从昨天晚上开始收拾屋子,今天一大早动员全家继续收拾,不知不觉就到了中午,这才总算看起来略显整洁。我当时一边奋力拖地,一边想,这收拾屋子跟维护代码还挺像的,要想保持屋里干净整洁就得勤收拾,而同样的整洁优雅的代码来源持续不断的优化,而房屋经常不收拾,最后就只能做大扫除,代码长期不整理,就得做代码大规模重构,否则羞于见人。

一、干净整齐的房屋在于勤收拾,优美简洁的代码在于持续优化

每次遇到家里狼藉,柜子里衣服成堆,东西找不着时,我就想,有没有一种好的收纳方法,能让房屋保持不乱、柜子整齐呢?于是,一通规划、一通畅想,这个专门用来做啥,那个专门用来做啥,发现要分门别类太难了,东西太多,到了最后把东西一股脑塞回去。过了几个星期或几个月,又全乱了。我一直很苦恼觉得是自己分门别类能力太差,是自己收纳方法不得当导致。今天,我突然醒悟,其实再得当的方法,一个礼拜不收拾、一个月不收拾,甚至半年不收拾,整个房屋肯定是乱哄哄!维护一个干净整洁的房屋,最好的办法莫过于勤收拾!

相形之下,维护代码就没有那么直观了,一般修改代码只有两种场景,"一、修复bug,二、增添新功能",没事别改代码,所以代码慢慢就变得不可理解了、变得凌乱了,只是房屋的乱你能直观感受,而代码乱是隐隐约约的,而且别人看不见。其实,最好的方式,莫过于持续优化,测试驱动开发(TDD)里面其实就讲,一边写代码一边重构,这是一种保持代码整洁优美的靠谱方式。

二、何时重构代码更好?到什么程度更好?

准确地说,我们应该随时优化、重构代码。就像收拾房屋,你可以随时收拾房屋以保持时刻干净整洁。但是,你可以试试抽一整天就呆在家收拾房屋,任务就是时刻保持房屋整洁,一天到晚都有收拾不完的地方。而代码优化更是如此,你可以不断抽象、不断让你的代码变得更好,只要不停止,永远都没完。所以,这样下去,你会很累,对于公司而言,成本很高。所以,我想这个可以用收拾房屋类比,大件规整好,大多数东西都归为,不影响取用,不影响其它活动,卫生不影响视觉,其它东西则依据个人习惯和时间充裕程度决定是否收拾。代码优化也一样,把握住基本原则,剩下的优化依据时间充裕度灵活处理。

三、方式、手段不限

收拾房间,你可以自己亲自动手、也可以请小时工,甚至或者自动化,比如各种机器人(这是可能是未来趋势),方式方法不限,只要能经常收拾保持整洁就行。代码优化也是,我们同样可以自动动手、或者自动化,或者其他方式,只要能优化。

四、该扔的扔

收拾房间,尤其时换季时,据人介绍第一步就是扔东西,东扔了才能腾出空间方更好的东西。我想代码重构也一样,重构过程该删除的代码就删,曾经规划的功能如果用处不大该舍弃的就舍弃。当然,很多人由于种种原因并不那么容易轻易扔掉那些曾经我们付出过情感,或者带给我们快乐的东西,可以打上标签,分阶段分次逐渐扔掉。毕竟,如果不扔它,那么带给我们的会是更多的麻烦。

五、大规模重构,出来混迟早都要还

如果我们长期将房屋凌乱置之不理,其结果是羞于见人,自己也心情越来越不舒畅,最后只能来一次大规模大扫除。同理,代码也一样,长期的忽视,换来的是忍无可忍的重构,最后必然欣开地毯全面清扫,或者从此废弃再不用。


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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