法拉利和猎枪-蹩脚软件设计的根源

一位富豪购买了一辆装备顶级猎枪的法拉利跑车用于非洲狩猎,但最终发现猎枪无法从车上拆卸下来,导致狩猎体验大打折扣。这个故事隐喻了软件设计中常见的耦合问题。

有一位名叫克拉克的大富豪,名列世界富豪榜Top10,钱多得花不了,很想去非洲玩乐挥霍一番,于是他拨通了一份广告上的电话:嘿,小子,听好了,我要去非洲狩猎,要订购你们公司最顶级的狩猎设备,越快越好,10天后我在非洲接货…。

10天以后,狩猎设备如期交货,是一辆最新款的顶级法拉利跑车。特别之处在于车的前盖上装备了一把勃朗宁造的顶级猎枪,在车里配备了一套世界最顶级的猎枪自动装弹、瞄准和射击的控制系统,它使得驾驶员在车里就可以轻松操控猎枪进行射击。克拉克立刻被这种别致、高档的设计所征服了,带着他的私人保镖,迫不及待地跳上跑车绝尘而去。伴随着高亢的重金属摇滚,以300麦的高速在非洲大草原上狂奔,野生动物在身边纷纷闪过。克拉克通过自动火控系统,快速地瞄准他中意的猎物,轻轻一按发射按钮,猎物应声倒地。克拉克由衷的赞叹:哇塞,这设备实在是太酷了,连车身的速度和角度都被自动融合到弹道的计算中了,弹无虚发啊!爽!

酣畅淋漓地狂奔了一小时后,克拉克驾车来到了一座山丘的附近,与此同时,他很幸运地发现了号称奔跑速度最快的非洲猎豹。于是,他立刻驱车靠近。但是,法拉利巨大的轰鸣声立刻引起了猎豹的警觉,拔腿就跑,一转眼就不见了踪影。克拉克紧追不舍,来到了一篇丛林边。为了继续追赶猎豹,克拉克只好命令保镖随同他下车,来到车前方,想要取下猎枪进行徒步狩猎。然而,此时他才发现,这猎枪是焊接在车盖上的,根本无法取下。“Shit!”,克拉克非常扫兴,忍不住骂了一声。他回头看了看四个身强力壮的保镖,计上心来:兄弟们,给我抬着车前进。四个保镖虽然非常不愿意,但是毕竟是收人钱财了,只好硬着头皮抬起法拉利进入了丛林…

三天以后,克拉克返回了自己的豪华别墅。第一件事就是电话投诉:“你们的狩猎设备太烂了,猎枪居然焊接在车盖上,完全毁了我的旅程,我要投诉…”。狩猎设备公司的销售人员非常的委屈:我们的设备多好啊,又能快速移动,又能精准射击,法拉利和勃朗宁的结合难道不是完美的顶级组合吗?”。

这个虚构的小故事到此结束,你有没有觉得它和软件设计有任何关系?再直接一点提问:你在设计软件的时候,是否曾经干过把猎枪焊接在法拉利身上的事情?可以坦诚地告诉你,我有,只不过那是一个变形的袖珍版,我曾经把照相机焊接在自行车上。

把没有必然关联的两个部分有意识或无意识地揉在一起,只是因为你觉得在某个场合你会同时需要他们。这种蹩脚的耦合,是蹩脚软件设计的一大主因,甚至在我看来是最大的主因。当我回顾自己做过的软件设计时,90%的不良设计都是由这种蹩脚的耦合造成的。去除耦合,说起来很简单,做起来却真的很难,很多人都是在无意识之中就把猎枪焊接在法拉利身上了,就因为觉得会同时需要它们,而没有经过足够仔细和慎重的推敲。

当猎枪焊接在法拉利身上以后,如果你需要一支可以徒步狩猎的猎枪,你要么再复制一支一模一样的,要么就扛着法拉利去打猎吧。这样的事情,在蹩脚的软件设计中,每天都在发生。

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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