拒绝向蹩脚的软件设计妥协

一位技艺高超的木匠为了赶制木桶,不得不使用废料替代材料,这种临时的妥协最终导致了产品多次出现问题。故事强调了在软件开发中,避免为赶工而妥协于不完美设计的重要性。

村里的王木匠,受人之托要做一只洗澡用的大木桶。这是一位技术比较娴熟的工匠,做木桶对他来说基本没什么难度,所以动起手来进展很快。眼看就要完工了,还差最后一块木板。但是,刚好手头的木板已经用光了,他需要翻过一座山,到树林里去伐木才可以做出新的木板。眼看天色已晚,王木匠急于在今天完成并提交给客户。于是,他四下里张望了一下,看到墙角里立着几块废料。王木匠把墙角的废料收集过来,在木桶上比划了一下,似乎可以用。

这时,他的一位学徒在一旁看到了,皱着眉头说:“师傅,这行吗?这不是废料嘛!”。王木匠白了一眼自己的徒弟,又打量了一下手里的那块废料,犹豫了一下,说:“来不及了,凑合一下吧,应该问题不大,即使有点小问题我应该能处理。”(听着耳熟吗?)三下五除二,木桶完工了。王木匠的手艺的确好,那块废料弄上去,除了颜色稍微有点与周边不同以外,看不出什么其他差别。于是,他打发学徒赶在天黑之前,将木桶送到了客户家里。

后来的几天,送货的小学徒一直担心那木桶会出问题,王木匠倒是很放心。一个星期过去了,客户没来抱怨,一个月过去了,还是没有什么事情发生。王木匠对学徒说:“小鬼,放心吧,木桶没问题的…”。话音还没落,客户就推门而入了,看到师徒二人,立刻大声咆哮起来:“你们做的什么破桶,洗澡到一半居然有一块板断掉了,水全部漏掉啦!”。身后,客户的家人推着一辆车,将破损的木桶送来了。师徒二人赶紧赔不是,小学徒端茶递水,王木匠本人赶忙去修那破桶。那块用废料替代的木板,断掉了上边的一半,原因是中间部分有虫蛀的孔洞。这下他有点犯愁了 – 如果整块木板换掉吧,底板以及周边的多块木板都要受影响,重新来过,得花个半天功夫才能搞好,人家肯定等不了。如果只换上半部分吧,又担心留下隐患。思来想去,无奈的王木匠还是做了妥协–只换上半部分。一袋烟的功夫,木桶修好了,好说歹说之下,客户同意拿回去使用了。

这一回,还没过两个星期,客户又骂上门来了,这次干脆就是要求退货,因为上次修理的地方出现多处缝隙,漏水!王木匠师徒二人,白忙活了一场,只好给人家退了钱方才罢了,要不然就要告到县太爷那里去啦。

同样的故事,仁者见仁,智者见智。我想,软件工程师看到这个故事,一定会深有感触。王木匠用的那块不合格的废料,其实就是一处蹩脚的、失败的设计。为了赶工,向这样的设计妥协,最终换来的结局多是惨痛的。要么,是项目的完全崩溃失败,要么是不断地疲于修补缺陷,而且往往是在匆忙中不得不用另一个蹩脚的补丁来掩盖前一个败笔。有句俗话说,说了一个谎以后,就要不断地用更多地谎话来圆第一个谎。毫无原则地、轻易地向蹩脚的设计妥协,就会导致这样的一个补丁摞补丁的悲惨下场。

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【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和学术参考意义,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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