从零开发区块链应用(四)--自定义业务错误信息

本文探讨了在区块链应用开发中自定义错误信息的重要性,包括方便定位问题、提升API专业性以及便于错误处理。介绍了错误码的设计原则,如服务级别、模块和错误码的三位数结构,并分享了实际开发中的错误处理方法,包括创建错误处理模块和错误码实战示例。

一、如何自定义错误信息

1.1 为什么要自定义自己的错误信息

在实际开发中引入错误码有如下好处:

  • 可以非常方便地定位问题和定位代码行(看到错误码知道什么意思,通过错误码可以定位到错误码所在行);

  • 如果API对外开放,有错误码将会更专业;

  • 错误码包含一定的信息,通过错误码可以判断出错误级别、错误模块和具体错误信息;

  • 在实际业务开发中,一个条错误信息需要包含两部分内容:直接展示给用户的 message 和用于开发人员 debug 的 error 。message可能会直接展示给用户,error 是用于 debug 的错误信息,可能包含敏感/内部信息,不宜对外展示;

  • 业务开发过程中,可能需要判断错误是哪种类型以便做相应的逻辑处理,通过定制的错误码很容易做到这点;

  • Go 中的 HTTP 服务器开发都是引用 net/http 包,该包中只有 60 个错误码,基本都是跟 HTTP 请求相关的。在大型系统中,这些错误码完全不够用,而且跟业务没有任何关联,满足不了业务需求。

    在实际开发中,一个错误类型通常包含两部分:Code 部分,用来唯一标识一个错误;Message 部分,用来展示错误信息,这部分错误信息通常供前端直接展示。

1.2 错误码设

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

杰哥的技术杂货铺

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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