创新实训——工具类:代码优化

优化设计方法的若干创新内容 优化设计方法的若干创新内容,李春明,,针对优化设计方法应用广泛而在算法存在某些局限性的局面,在以往创新点的基础上,提出了若干创新内容。(1)基于盲人探路寻优思� 立即下载

1.简介  

合理地将重复使用的方法抽离出来,并放到工具类里会有效的优化代码结构,使代码更简洁。

2.一些工具类和常用的方法

public class ToolUtil {
    //关闭继承自AutoCloseable的流
    public static void closeQuietly(@NotNull AutoCloseable... closeable) {
        for (int i = 0; i < closeable.length; i++) {
            try {
                closeable.clone();
            } catch (Exception e) {
                //ignore
            }
        }
    }
    //将字符串写入到response中
    public static void responseJson(HttpServletResponse response, String str) {
        PrintWriter pw = null;
        try {
            pw = response.getWriter();
            pw.write(str);
            pw.flush();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (pw != null) {
                pw.close();
            }
        }
    }
    //设置request和response的编码,避免出现中文乱码
    public static void setEncode(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
        try {
            request.setCharacterEncoding("UTF-8");
            response.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
            response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
public class CmdUtil {
    //执行linux命令行
    public static boolean exec(String cmd) {
        try {
            Runtime.getRuntime().exec(new String[]{"/bin/sh", "-c", cmd}).destroy();
            return true;
        } catch (IOException e) {
            return false;
        }
    }
    //执行linux命令行,并返回输出结果
    public static List<String> execWithOutput(String cmd) {
        List<String> list = null;
        try {
            Process process = Runtime.getRuntime().exec(new String[]{"/bin/sh", "-c", cmd});
            InputStream in = process.getInputStream();
            BufferedReader bs = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
            list = new ArrayList<>();
            String result;
            while ((result = bs.readLine()) != null) {
                list.add(result);
            }
            in.close();
            process.destroy();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            return list;
        }
    }
}
public class ImageUtil {

    /**
     * 上传文件到七牛云服务器
     *
     * @param imgPath 图片的存储路径
     * @return 图片的url
     */
    public static String uploadImage(String imgPath) {
        Auth auth = Auth.create(BaseConsts.ACCESS_KEY, BaseConsts.SECRET_KEY);
        String token = auth.uploadToken(BaseConsts.BUCKET);

        Configuration configuration = new Configuration(Zone.autoZone());
        UploadManager manager = new UploadManager(configuration);
        try {
            Response response = manager.put(imgPath, null, token);
            DefaultPutRet putRet = new Gson().fromJson(response.bodyString(), DefaultPutRet.class);
            return BaseConsts.BASE_IMG_URL + putRet.hash;
        } catch (QiniuException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 下载图片
     *
     * @param url     图片的url
     * @param imgPath 指定图片的存储路径
     */
    public static void downloadImage(String url, String imgPath) {
        try {
            URL url1 = new URL(url);
            HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url1.openConnection();
            connection.setRequestMethod("GET");
            connection.connect();
            int responseCode = connection.getResponseCode();
            if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
                InputStream is = connection.getInputStream();
                OutputStream os = new FileOutputStream(imgPath);
                byte[] bytes = new byte[1024 * 128];
                int len;
                while ((len = is.read(bytes)) != -1) {
                    os.write(bytes, 0, len);
                }
            }
            System.out.println("responseCode is "+responseCode+"\n"
                +"url is "+url);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {

        }
    }
}

 

 

【实战】——零代码玩转Supervisely人像分割:从标注到模型训练的数据流水线搭建 本文详细介绍了如何零代码使用Supervisely平台搭建人像分割数据流水线,从智能标注到数据集格式转换,再到模型训练与优化。Supervisely的智能标注工具和协作功能大幅提升了人像分割项目的效率,特别适合视频会议背景虚化、虚拟试衣等应用场景。 阅读详情

相关推荐

Revit获取族预览图

最近做到和族库相关的功能需要获取到族文件的预览图,在RevitAPI中提供了ElementType.GetPreviewImage方法,但是前提就是你是在Revit里面操作的,并且已经拿到了Symbol对象实例,才可以调用此方法。然后在网上找了另外一种方式,通过读取Revit文件,在REVITPREVIEW4.0字段截取文件信息,将其转换为图片格式。 一、使用RevitAPI中ElementType.GetPreviewImage方法 [Autodesk.Revit.Attributes.Transac.

weixin_44631419的博客 1757

5 款逆向工具,7 款代码分析工具,11 项优化建议

本文主要说了三个部分内容,第一部分内容是业务问题和挑战。第二部分内容是包体优化基础知识。第三部分内容是代码优化。代码优化分为四部分内容,第一部分内容是代码优化的思路,第二部分内容是 7 款 apk 黑盒逆向工具,第三部分内容是 7 款代码分析工具,最后一部分内容是代码优化注意事项。近些年来,中大厂门户 app 不断成熟,功能不断堆积和迭代,Android 打包后体积越来越大。安装包体大小不仅对用户留存、市场推广有负面影响,而且如果后续缺乏长效治理监管机制,那么包体大小会出现边治理边污染的现象。

chuyouyinghe的专栏 5849

【浙大翁恺】C语言习题

/* 02-0. 整数四则运算(10) 本题要求编写程序,计算2个正整数的和、差、积、商并输出。 题目保证输入和输出全部整型范围内。 输入格式: 输入在一行中给出2个正整数A和B。 输出格式: 在4行中按照格式“A 运算符 B = 结果”顺序输出和、差、积、商。 输入样例: 3 2 输出样例: 3 + 2 = 5 3 - 2 = 1 3 * 2 = 6 3 / 2 =.

qq_43600867的博客 5862

java变量默为public_Java代码优化的常用方法有什么?

Java代码优化是Java编程开发很重要的一个步骤,Java代码优化要注重细节优化,一个两个的细节的优化,产生的效果不大,但是如果处处都能注意代码优化,对代码减少体积、提高代码运行效率是有巨大帮助的,还能在一定程度上避免未知错误,常用的Java代码优化细节如下:1. 为类、方法指定final修饰符为类指定final修饰符可以让类不可以被继承,为方法指定final修饰符可以让方法不可以被重写,如果指...

weixin_39744408的博客 173

yersinia -G打不开图形化界面解决方案(曲线救国,实操可行)

附Kali 2021 VMware懒人版,已完成汉化,更新源,并已经安装yersinia。ping 114.114.114.114也不通,接着ifconfig发现 IP地址有的,然后手动配置了IP地址,发现还是Ping不通114.11.4.114.114,然后输入。更新源后,报错源无法解析,同时ping www.baidu.com也不通,那可能是DNS存在问题,更新一下DNS服务器。百度找了很久,有个回答比较接近,但一一尝试了几遍,还是无解,解决不了呀!•(2)Yersinia编译的时候,要选择gtk。

weilandeyongheng的专栏 4170

EXCEL VBA从入门到精通 前言

本书通过丰富的实例和案例,帮助读者更好地理解和应用Excel VBA编程,同时也介绍了常用的工具、资源、社区和协作平台等,方便读者进行进一步的学习和开发。我强烈推荐这本书给所有希望学习和掌握Excel VBA编程的读者。多样化的资源和工具介绍:本书介绍了丰富的工具和资源,包括官方文档、在线教程、代码库、论坛、博客等,方便读者进行进一步的学习和开发。详细的讲解和丰富的示例:本书从语法和对象开始讲解,通过丰富的实例和案例,帮助读者更好地理解和应用Excel VBA编程。第一节:什么是VBA 5。

1729

一份可以令 Python 变快的工具清单

点击上方“Python高校”,关注文末干货立马到手来源:linuxer小橡皮https://zhuanlan.zhihu.com/p/31044229这篇文章会提供一些优化代码的工具。会...

Python爬虫和机器学习专栏 267

【unity实战】Cinemachine虚拟相机实战,使用InputSystem+Cinemachine+CharacterController复刻各种主流游戏的相机控制

这里主要是探讨如何使用InputSystem+Cinemachine+CharacterController复刻各种主流游戏的相机控制,我们主要专注Cinemachine实战效果,所以并不会深入讨论Cinemachine和CharacterController比较细节的参数介绍。注意:前面为了测试方便,我还是先用的旧的输入系统代替InputSystem【推荐100个unity插件之10】Unity最全的最详细的Cinemachine(虚拟相机系统)介绍,详细案例讲解,快速上手。

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 3751

规范,优雅的使用工具类

什么是工具类 大家项目中不管是自己练习的demo还是企业里正式的项目都肯定有各种各样的工具类, 有祖传的也有新写的. 要说什么是工具类, 大家都能张口就来, 封装了公共逻辑的, 不能实例化的, 不依赖具体业务数据的就是工具类. 实际企业项目中的问题 但是在项目中我发现大家写的工具类往往不符合Sonar静态代码规范, 甚至在工具类依赖框架bean的时候将工具类实例化当作普通类来使用. 理想的工具类 我认为理想中的工具类应该具有如下特性: 符合工具类定义, 抽象通用逻辑, 不依赖具体业务数据 提供静态方法给调

GZL的博客 473

C#实战:YOLOv5+海康工业相机上位机开发全攻略(从图像采集到检测落地)

工业场景下AI质检系统的开发需要综合考虑硬件适配性、算法性能和稳定性。本文针对新能源电池极片缺陷检测场景,提出基于海康工业相机+YOLOv5+C#的技术方案,涵盖以下关键点: 工业级技术选型:选择支持全局快门的海康相机、OpenCvSharp图像处理、YOLOv5s轻量化模型,确保在无GPU工控机上稳定运行。 开发流程优化: 海康SDK集成:详细说明DLL配置和常见报错解决方案 YOLOv5模型导出:强调batch=1、opset12等工业适配参数 相机采集封装:提供线程安全的C#封装类,支持触发采集模式

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 1197

【腾讯小龙虾WorkBuddy专栏01】初识WorkBuddy!定位、核心优势、功能界面全解析

【腾讯小龙虾WorkBuddy专栏01】初识WorkBuddy!定位、核心优势、功能界面全解析

AI人人懂 3840

好的,根据您的要求,我将撰写一篇关于代码创新和优化的优快云博文,标题为“发散创新:探索代码优化与创新的边界”。以

通过实践积累经验,总结成功的经验和失败的教训,形成自己的优化和创新方法。总结本文的主要内容,强调代码优化与创新在软件开发中的重要性。展望未来代码优化与创新的发展趋势,如人工智能在代码优化中的应用等。注:由于篇幅限制,本文仅提供了大致的框架和部分核心内容。在实际撰写时,需要补充详细的技术细节、实验数据和案例分析等。同时,请确保遵守优快云平台规范,避免涉及敏感话题和不当内容。希望本文能为您在优快云上发布博文提供参考。

aileYYDS的博客 209

相似贴子推荐:基于 LangChain4j + Milvus 的混合检索实战

本文提出了一种基于LangChain4j和Milvus的混合检索方案,用于解决论坛社区中的相似帖子推荐问题。该方案结合稠密向量语义检索和BM25关键词检索的优势,通过RRF算法实现结果融合。系统采用bge-small-zh模型生成语义向量,利用Milvus 2.5+原生支持的BM25功能和混合搜索API,在百万级数据规模下实现50ms内的检索延迟,召回率和精确率分别提升15%和22%。文章详细介绍了从数据预处理、向量化到混合检索的完整实现流程,并探讨了进阶优化方向,为推荐系统和RAG应用提供了高效解决方案。

分享AI、区块链技术及应用,未来已来 88

代码优化

Java代码优化(长期更新) 前言 2016年3月修改,结合自己的工作和平时学习的体验重新谈一下为什么要进行代码优化。在修改之前,我的说法是这样的: 就像鲸鱼吃虾米一样,也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大,但是吃的虾米多了,鲸鱼自然饱了。 代码优化一样,也许一个两个的优化,对于提升代码的运行效率意义不大,但是只要处处都能注意代码优化,总体来说对于提升代码的运行效率就很有用了。 这个观点,在现在...

学习和工作总结,共勉! 1587

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【AI驱动】代码优化:让你的代码更高效、更简洁

随着AI技术在软件开发领域的应用日益广泛,市场上涌现出众多AI驱动的代码优化工具。以下将分别介绍国外和中国领先的AI代码优化工具,并分析其功能、技术特点和应用场景。

3549

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

java代码优化:35个技巧

转自:https://blog.csdn.net/qq_15766297/article/details/70503222 代码优化,一个很重要的课题。可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了。 代码优化也是一样,如果项目着眼于尽...

青鸟飞鱼 3166

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

实训总结

以前是功能知道,代码不知道,现在是代码知道,功能不知道,总结就是技术不到。 实训这几天都在上SYB课,没能够听到老师讲课,人生中的不幸与幸运交加在一起。 回去看老师的博客,还是不能够把老师的代码消化透彻,最后只能够粗狂的了解大致流程,然后把这个系统敲出来。 然后来说一下我敲这个学生管理系统的步骤吧 第一:建立思维导图,梳理自己的思路 第二:建立学生管理系统这个包,然后在里面建立子包hel...

Little_Bee_27000的博客 278

KnowVoyage山东大学软件学院创新实训⑩

本周完成了管理员部分。

2303_82110385的博客 628

若依断言工具类、代码优化

oauth2认证过程中要根据不同模式校验参数,代码已经优化处理,只对入参判空,还有client_id、client_secret、username、password、redirect_uri、code验证。背景:在业务中要写许多if判断条件,抛出异常。业务代码与断言代码耦合,可读性极差,即使引入@Validated进行分组校验,也存在大量需要自己断言的地方。解决方案:断言工具类。

Xiaoweidumpb 813

代码优化总结

文章目录代码优化的引出代码优化的目标代码优化细节(1)尽量指定类、方法的final修饰符(2)量重用对象(3)尽可能使用局部变量(6)尽量采用懒加载的策略,即在需要的时候才创建(7)慎用异常(8)不要在循环中使用try...catch...,应该把其放在最外层(9)如果能估计到待添加的内容长度,为底层以数组方式实现的集合、工具类指定初始长度(10)当复制大量数据时,使用System.arrayco...

greensure的专栏 1185

新一代智能代码优化利器:开启高效编程新时代

新一代智能代码优化利器:开启高效编程新时代 随着科技的飞速发展,软件开发领域也迎来了前所未有的变革。传统的编程方式已经无法满足现代开发者对效率和质量的双重需求。在这个背景下,新一代智能代码优化工具应运而生,它们不仅提升了编程效率,还大幅降低了开发门槛,让更多的编程小白也能轻松上手。本文将详细介绍一款引领智能编程时代的创新工具,并探讨其应用场景和巨大价值。 最新接入DeepSeek-V3模型,点击下...

inscode_065的博客 903

安卓实训项目源码_实训2019 | 联想云实训心得

软件工程是一门工程实践性极强的学科,为此智算学部将实训作为软件工程本科生培养计划中的重要组成部分,以进一步加强学生工程实践能力的培养,使学生有机会接受正规系统的专业性实践训练。智算学部软件学院本科生开设实训已有11年,获得业内用人单位及学生的一致好评。近年来,与中国汽车技术研究中心、渣打银行、厦门航空、中国农行、紫光云、联想云等企业建立了长期的合作关系,近五年来有600余名本科生前往企业...

weixin_39962675的博客 591

MATLAB中代码优化的两种方法

MATLAB中的代码优化 MATLAB中的代码优化有两种重要的方法:预分配组和向量化循环。 我们举一个简单的例子来看,创建一个MATLAB函数来计算f(x) = sin(x / 100π): function y = sinfun1(M) x = 0: M - 1; for k = 1: numel(x) y(k) = sin(x(k) / (100 * pi)); end 这里 我们使用函数timeit来计算调用函数所需的时间。(timeit可用于得到函数调用的可靠的、可重复的时间测量。) 此时

Flamingo的博客 3465

山东大学软件学院创新实训开发日志⑪

本周的工作让我对 Vue.js 的前端开发有了更深入的理解,尤其是在动态界面设计和交互功能实现方面。接下来,我们将继续开发其他模块功能,并对现有功能进行进一步优化,以提升用户体验。

2403_83696778的博客 792

新一代智能代码优化利器

新一代智能代码优化利器 在当今快速发展的科技时代,编程已经不仅仅是专业开发者的专利。随着人工智能和机器学习技术的不断进步,智能化工具正逐渐改变着我们的工作方式。尤其是在软件开发领域,新一代智能代码优化利器的出现,使得即使是初学者也能轻松编写高质量的代码,极大地提升了开发效率。本文将深入探讨这一领域的最新进展,并介绍一款极具代表性的智能开发工具及其应用场景和巨大价值。 最新接入DeepSeek-V3...

inscode_007的博客 679

关于java JDBC中使用工具类及封装对象达到代码优化

构造一个类用来封装对象 首先定义成员属性,即封装的内容,因为这里是用在jdbc中,故封装的成员变量为数据库中的关系的属性名例如:username password等等… 接下来就是设置对应的set get方法,从而方便我们从对封装对象进行操作,IDEA中提供了快捷键生成对应的实参,形参,set,get方法,最后我们也可以根据需要创建tostring方法,从而方便我们获取封装对象的集合。 快捷生...

weixin_45804157的博客 229
上一篇: 创新实训——数据库连接池的实现(三)
下一篇: 创新实训——常用的linux工具及命令
VoyageLointain
博客等级 码龄10年 1粉丝 21原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值