我安身立命的编程指导

这些年来我收集了一些编程指导原则,当编程时,这些原则就会出现在我脑子里。有一些是我总结的,有一些是我从@jonwagnerdotcom 和 @jbright 那里偷来的,书本里也给了我一些,另外一些我完全忘记了出处。希望这些指导原则在你编程时也会给你带来帮助。

  1. 思考

    凡事动手前先用脑思考。不要盲目遵循各种模式。所做的事要有意义。相信自己的脑袋。

  2. 不同事情不同编程方法,相同的事情相同的代码。

    不要在完全不同的事情上强制沿用DRY(不要自我重复)编程原则,但相同的模式中一定要用同一段代码。

  3. 期望更好会成为你完成任务的敌人

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    尽量写最好的程序,但不要担心发布它。程序是拿来使用的。你不发布它,没有人会用它。

  4. 没写的代码是绝对没有bug的

    .

    尽量避免写代码,除非必须。没有人能做到完美。你的代码将会带来不可预期的后果。事前掂量一下,看看问题是否真的需要用代码来解决。

  5. 不要自我重复(DRY).

    让代码整洁和独立,让它们可以复用。相同的代码不要写第二遍(或拷贝/粘贴)。任何时候你拷贝/粘贴一段代码时都要有充分的理由。

  6. 不要担心删代码,你有版本控制系统

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    (它在版本控制系统里,不是吗?即使用一个很烂的版本控制系统,那也比不用强)。未被删除的代码只会堵塞代码库。删除那些不需要的代码,让版本控制系统帮您留住历史。太多次我看到老代码到处都是,只是因为没有人确信这些代码是否真的不需要了。

  7. 代码只是一些字节码

    不要害怕重构。代码的原材料是很廉价的。

  8. 为你的作品骄傲。不要马马虎虎。

    编程是一种技艺。写代码要用心,要为它们自豪。

  9. 有Bug是正常的

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    没有人能设定将来。Bug免不了要出现,这没什么。出现时消灭它们。

  10. 要有乐趣

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    并不是每个任务都会很有趣,但努力在你的工作中找到乐趣。这会让你保持工作精神,创造出更好的产品。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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