9、代码检查、断言与错误处理

代码检查、断言与错误处理

在软件开发中,确保代码的质量和可靠性是至关重要的。这涉及到多个方面,包括代码契约的执行、错误的处理等。下面我们将详细探讨代码检查、断言以及错误处理的相关内容。

代码检查与断言

在代码开发中,使用编译器来执行代码契约是一种可靠的方法,但有时在某些场景下,使用运行时执行更为合适。

运行时执行代码契约

使用运行时执行代码契约通常不如编译时执行健壮。因为运行时发现代码契约的违反依赖于测试或用户在运行代码时遇到问题,而编译时执行从逻辑上就使得违反契约变得不可能。不过,当无法使用编译器执行契约时,运行时检查总比不执行契约要好。

检查(Checks)

检查是执行代码契约条件的常见方式。它通过额外的逻辑来检查代码是否遵守了契约,如输入参数的约束或必要的设置。如果未遵守,检查会抛出错误,导致明显且不可忽视的失败。检查与“快速失败”密切相关。

检查可分为以下子类别:
- 前置条件检查 :例如,检查输入参数是否正确、某些初始化是否已完成,或者系统在运行某些代码之前是否处于有效状态。
- 后置条件检查 :例如,检查返回值是否正确或系统在运行某些代码之后是否处于有效状态。

UserSettings 类为例,如果使用前置条件检查,代码可能如下:

class UserSettings {
  UserSettings() { ... }
  // Do not call a
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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