前后UML图对比 - Refining Uncle Bob’s Clean Code

最新推荐文章于 2025-12-25 13:52:07 发布
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#uml #扩展

本文详细阐述了Refining Uncle Bob’s Clean Code中关于类职责划分和扩展性的核心思想，通过对比重构前后的UML类图，直观展示了应用SRP（单一职责原则）和OCP（开放封闭原则）的重要性。

Refining Uncle Bob’s Clean Code 这篇文章对类职责划分和扩展性做了很好的阐释，主要体现了SRP, OCP，下面贴出重构前后的UML类图，情况自然一目了然。

重构前：



重构后：


重构前VS重构后效果对比
皮斯特劳沃
01-09 3879
本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/pistolove/article/details/42554641 学习重构已经一个多月了，虽然不能让代码特别的整洁、高大尚，但是相比之前写的代码，感觉自己进步很大。特别是我会尽量地减少成员变量的数量，让方法变得短小，减少临时变量的数量.........这些在本文之前的重构方法中都有涉及，我想也许这就叫做学以致用吧。不知你是否也和我一起同在学习、努力，不知你从这些重构文章中是否有所收获。但是，我想，不管
论文阅读：Self-Refining Deep Symmetry Enhanced Network for Rain Removal
wang_chaochen的博客
07-29 540
努力提升自己才是最应该做的。 2019 ICIP：Self-Refining DSEN 这篇文章主要提出了一种自细化的深度对称增强网络，并且引入了一种旋转等变特征的概念(rotation equivariant features)，还挺有意思. 代码：SDSEN 现有的大部分方法都是基于卷积神经网络CNN进行构建的，但是CNN对物体旋转不具有等变性，导致这些方法不适合处理倾斜的雨纹。 本文提出的深度对称增强网络可以从雨图中提取出旋转等变特征，并且还设计了一种自细化的机制，由粗到细地去除积累的雨纹。 自细化
Uncle bob的书摘(Clean code and the craftsman)
swimmer2000的专栏
05-19 1320
Clean Code: -There Will Be Code  -Bad Code  -The Total Cost of Owning a Mess  -The Grand Redesign in the Sky  -What is Clean Code?  -A review of expert opinions.  -Schools of Thought  -The
Refining Uncle Bob’s Clean Code（一）
LGY2001的专栏
10-27 2434
December 3, 2008 — Mario Gleichmann I’ve just finished reading ‘Uncle Bob’s’ new book ‘Clean Code‘. I fully agree with most of the statements and it was a pleasure to read, especially because U
整体采取 MVP 架构，学习了下 uncle bob 的 clean code 思想，在项目中做了一些实践，还在不断完善中
未来很长，但我会努力的走下去。
08-24 251
gank.io 项目地址：zhujian1989/gank.io  简介：整体采取 MVP 架构，学习了下 uncle bob 的 clean code 思想，在项目中做了一些实践，还在不断完善中 更多：作者   提 Bug   示例 APK    标签： mvp-dagger2-retrofit2- 感谢 http://gank.io 提供的 api 帮助完成这个 app 该项目完全...
ISCC 2022 部分
BvxiE的博客
06-10 1606
这里写自定义目录标题 <?php show_source(__FILE__); $Step1=False; $Step2=False; $info=(array)json_decode(@$_GET['Information']); if(is_array($info)){ var_dump($info); is_numeric(@$info["year"])?die("Sorry~"):NULL; if(@$info["year"]){ ($inf
Refining Uncle Bob’s Clean Code（五）
LGY2001的专栏
10-27 710
Symmetry of abstraction If you look at the original code (like method parseArgument() and some of its called methods) you might detect a mix of levels of abstraction. For example, deciding if the c
Refining Uncle Bob’s Clean Code（三）
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10-27 1402
But now, let’s take a closer look at the new interface of ArgumentMarshaler: 01 public interface ArgumentMarshaler { 02   03     public
Refining Uncle Bob’s Clean Code（二）
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10-27 1303
Looking back at the Args example, i would see class Args as the root of its ‘application’, thus responsible for bringing the different parts into life and statisfying their needs. Under this view, A
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植物检测基于对称的作物田三维点云植物检测研究（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
【植物检测】基于对称的作物田三维点云植物检测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于对称的作物田三维点云植物检测研究”展开，提出了一种利用三维点云数据并通过几何对称性特征实现植物检测的技术方法。研究结合Matlab代码实现，通过对作物田间植物的三维点云数据进行预处理、特征提取与对称性分析，有效识别出植物个体，尤其适用于密集种植场景下的植物分割与定位。该方法充分利用植物在垂直方向上的对称结构特性，提升了复杂农田环境中植物检测的准确性与鲁棒性。文中还介绍了算法的具体实现流程，包括点云降采样、法向量估计、对称平面检测及聚类优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事农业信息化、计算机视觉、智能农机或遥感检测等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于精准农业中的植物生长监测、株距统计与表型分析；②为农业机器人自主导航与植保作业提供环境感知支持；③推动基于三维视觉的智能农业装备研发。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注点云处理流程与对称特征提取的实现细节，同时可根据实际农田数据调整参数以提升检测效果。
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