软件开发原则

  软件开发原则(转)

本原则是本人结合项目的实施开发编写代码情况,对多年以来带领项目实施奋战在开发一线经验的提炼与概括。这十条开发指导原则,最基本的思想是“高效,高质量的写出满足业务功能目标的代码。”

1、先开发简单明确的功能模块,后开发复杂的功能模块。


2、先做简单的子功能,再做稍微复杂的子功能,后开发有难度逻辑复杂的子功能。


3、以满足业务功能要求为主要目标,不保留无用的垃圾代码。写出高质量满足功能要求的代码,是建立在对业务需求理解,明确业务目标,逻辑思路清晰的结果。有时往往需要反复多次修改精益求精才能最后实现客户满意的功能。


4、每开发一个功能模块,都要头脑清晰。(功能目的,界面表现,程序逻辑思路,各层函数调用关系,数据存储),全面系统考 虑,力求每个细节都思考一遍,不使疏漏。在一般情况下比葫芦画瓢,充分借鉴一般常用的逻辑代码,业界常用的一般方法,已有类库函数。能够迅速高效写出高质 量的一般性代码,以便腾出精力解决关键问题。力求避免功能函数重复开发,代码随意复制,逻辑思路混乱,代码随意修改,瞎写代码。保证所写的每一个函数,每 行代码,都有意义,都有目的,坚决删除无用的垃圾代码。这样就保证了,我们写出的代码是简洁的,思路明确的。随着时间的推移,我们写的代码越来越多,就会 积累出跟本项目相关的很多通用的类库,函数。通过对比,更能深入的理解业务,抽象出公用的方法,逻辑规范。进而提高整个团队的工作效率。通过循环迭代的思 路,不断地扩大成功经验。


5、我们开发程序过程中,总有一些公用的函数类库,可以调用。每次都不是从零开始,不是每行代码都一行一行的手工输入。要充分的利用工具,灵活应用学过的方法。   


6、发扬团队协作精神,提高整体测试交叉测试意识,积极总结开发一般性类库函数,提供给大家调用。分享成功经验。避免一个人孤军开发,愁眉苦脸的编写程序。共同攻克业务技术难题,苦中有乐。


7、力求高质量高效的完成开发模块,不要钻牛角尖,经常交流,不懂就问。注意不要把问题复杂化,想当然,自己跟自己制造困难。如果问题越来越复杂,越开发代码越没头绪就立即停止编写,回到问题的原点重新考虑或跟大家交流听听别人的意见。


8、在解决技术问题上,如果是关键问题,坚决研究,要彻底搞明白。与项目相关不影响全局的问题,可以根据实际情况优先级放低一级。针对难点业务复杂的问题,先做外围知识技术准备,找出关键点,先易后难分步骤逐渐深入的去解决。最后将其贯穿成一个整体。


9、经常查看别人代码,吸取别人的经验,充实自己。我们的知识积累主要来自别人,主要在当前项目。取之于别人,受益于自己。受益于项目。


10、善于利用零星时间,比较已经做过的功能模块。不断的整理,优化已经开发过的代码。发现Bug及时修正,精益求精。

 

转自:http://blog.youkuaiyun.com/osforge/article/details/44937583

2016-06-29

转载于:https://www.cnblogs.com/chenyq/p/5627229.html

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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