编码建议--魔鬼在细节

防止空指针和下标越界

这是我最不喜欢看到的异常,尤其在核心框架中,我更愿看到信息详细的参数不合法异常,
这也是一个健状的程序开发人员,在写每一行代码都应在潜意识中防止的异常,
基本上要能确保一次写完的代码,在不测试的情况,都不会出现这两个异常才算合格。

保证线程安全性和可见性

对于框架的开发人员,对线程安全性和可见性的深入理解是最基本的要求,
需要开发人员,在写每一行代码时都应在潜意识中确保其正确性,
因为这种代码,在小并发下做功能测试时,会显得很正常,
但在高并发下就会出现莫明其妙的问题,而且场景很难重现,极难排查。

尽早失败和前置断言

尽早失败也应该成为潜意识,在有传入参数和状态变化时,均在入口处全部断言,
一个不合法的值和状态,在第一时间就应报错,而不是等到要用时才报错,
因为等到要用时,可能前面已经修改其它相关状态,而在程序中很少有人去处理回滚逻辑,
这样报错后,其实内部状态可能已经混乱,极易在一个隐蔽分支上引发程序不可恢复。

分离可靠操作和不可靠操作

这里的可靠是狭义的指是否会抛出异常或引起状态不一致,
比如,写入一个线程安全的Map,可以认为是可靠的,
而写入数据库等,可以认为是不可靠的,
开发人员必须在写每一行代码时,都注意它的可靠性与否,
在代码中尽量划分开,并对失败做异常处理,
并为容错,自我保护,自动恢复或切换等补偿逻辑提供清晰的切入点,
保证后续增加的代码不至于放错位置,而导致原先的容错处理陷入混乱。

异常防御,但不忽略异常

这里讲的异常防御,指的是对非必须途径上的代码进行最大限度的容忍,
包括程序上的BUG,比如:获取程序的版本号,会通过扫描Manifest和jar包名称抓取版本号,
这个逻辑是辅助性的,但代码却不少,初步测试也没啥问题,
但应该在整个getVersion()中加上一个全函数的try-catch打印错误日志,并返回基本版本,
因为getVersion()可能存在未知特定场景异常,或被其他的开发人员误修改逻辑(但一般人员不会去掉try-catch),
而如果它抛出异常会导致主流程异常,这是我们不希望看到的,
但这里要控制个度,不要随意try-catch,更不要无声无息的吃掉异常。

缩小可变域和尽量final

如果一个类可以成为不变类(Immutable Class),就优先将它设计成不变类,
不变类有天然的并发共享优势,减少同步或复制,而且可以有效帮忙分析线程安全的范围,
就算是可变类,对于从构造函数传入的引用,在类中持有时,最好将字段final,以免被中途误修改引用,
不要以为这个字段是私有的,这个类的代码都是我自己写的,不会出现对这个字段的重新赋值,
要考虑的一个因素是,这个代码可能被其他人修改,他不知道你的这个弱约定,final就是一个不变契约。

降低修改时的误解性,不埋雷

前面不停的提到代码被其他人修改,这也开发人员要随时紧记的,
这个其他人包括未来的自己,你要总想着这个代码可能会有人去改它,
我应该给修改的人一点什么提示,让他知道我现在的设计意图,
而不要在程序里面加潜规则,或埋一些容易忽视的雷,
比如:你用null表示不可用,size等于0表示黑名单,
这就是一个雷,下一个修改者,包括你自己,都不会记得有这样的约定,
可能后面为了改某个其它BUG,不小心改到了这里,直接引爆故障。
对于这个例子,一个原则就是永远不要区分null引用和empty值。

提高代码的可测性

这里的可测性主要指Mock的容易程度,和测试的隔离性,
至于测试的自动性,可重复性,非偶然性,无序性,完备性(全覆盖),轻量性(可快速执行),
一般开发人员,加上JUnit等工具的辅助基本都能做到,也能理解它的好处,只是工作量问题,
这里要特别强调的是测试用例的单一性(只测目标类本身)和隔离性(不传染失败),
现在的测试代码,过于强调完备性,大量重复交叉测试,
看起来没啥坏处,但测试代码越多,维护代价越高,
经常出现的问题是,修改一行代码或加一个判断条件,引起100多个测试用例不通过,
时间一紧,谁有这个闲功夫去改这么多形态各异的测试用例?
久而久之,这个测试代码就已经不能真实反应代码现在的状况,很多时候会被迫绕过,
最好的情况是,修改一行代码,有且只有一行测试代码不通过,
如果修改了代码而测试用例还能通过,那也不行,表示测试没有覆盖到,
另外,可Mock性是隔离的基础,把间接依赖的逻辑屏蔽掉,
可Mock性的一个最大的杀手就是静态方法,尽量少用。


原文地址《魔鬼在细节》

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的足及未来改进方向,展望舆情
### RT-DETR 的改进方法:魔鬼面具技术 #### 魔鬼面具的核心概念 魔鬼面具是一种用于增强目标检测模型能的技术,其主要目的是通过引入特定的注意力机制来优化特征提取过程。在 RT-DETR 中,这一技术被用来进一步提升 Transformer Decoder 和 AKConv 的表现[^1]。 具体来说,魔鬼面具通过对输入图像的同区域施加动态权重调整,使得网络能够更专注于具有高信息量的目标区域。这种方法可以显著减少背景噪声的影响,并提高对复杂场景中小物体或遮挡物体的识别能力。 #### 技术实现细节 以下是魔鬼面具技术的主要组成部分及其作用: 1. **自适应掩码生成** 自适应掩码生成模块会基于当前解码器层的状态计算出一组二值化掩码图。这些掩码图定义了哪些像素应该受到更高程度的关注。此部分通常由一个多头注意力机制完成,其中每个头部负责捕捉同尺度上的空间关系。 2. **特征重校准** 利用上述生成的掩码图,魔鬼面具会对原始卷积操作的结果进行重新校准。这一步骤可以通过简单的逐元素乘法实现,即让每张通道级别的特征图与其对应的掩码相乘。这样做的效果相当于增强了那些重要位置的信息强度,同削弱无关紧要的部分。 3. **与现有组件集成** 在实际应用中,魔鬼面具可以直接嵌入到现有的架构之中而无需大幅改动整体结构。例如,在 RT-DETR 当中,它可以作为附加模块连接至 `TransformerDecoderHead` 或者放置于每次调用 AKConv 前面的位置上。 4. **训练策略调整** 考虑到新增加的参数可能会增加过拟合风险,因此建议采用一些正则化手段比如 dropout 层以及数据扩增技巧来稳定整个学习流程。此外还可以尝试混合精度训练以加速收敛速度并节省显存消耗。 ```python import torch.nn as nn class DevilMask(nn.Module): def __init__(self, channels): super(DevilMask, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(channels, 1, kernel_size=1) def forward(self, x): mask = torch.sigmoid(self.conv(x)) return x * mask.expand_as(x) ``` 以上代码片段展示了一个简化版的魔鬼面具实现方式。它接受任意大小的二维张量作为输入,并返回经过处理后的输出结果。注意这里仅提供了一种可能的设计思路;真实项目里还需要根据具体情况做出适当修改以便达到最佳效果。 ---
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