从代码保护说开去

刚在网上查了查“代码保护”,说的是公司代码,怕被员工偷走的事情。

 

我这里说的“代码保护”,说的不是这回事。说的是我在做项目过程中,经常写的如下的代码。

 

if (list != null && !list.isEmpty()) {
    ...
}

if (s != null && !s.equals("")) {
   ...
}

 

在你的代码中,可以想象很多也都是这样的代码。

 

从系统的稳定性来说,这些代码不可或缺。但是为了稳定性,写业务之前,是否定要这么一段。我想说的是,往往在我们的代码中,这些“保护代码”已经到了泛滥的地步。稳定性的重要性自不必说。

 

但对一个有些代码审美的人,面对这么多“保护代码”,真的觉得有点disgusting。

 

怎么才能又要稳定性,又让代码美呢。

 

其实这个问题,肯定不是我第一个提出。那就找找解决方案吧。现成的,何乐而不为呢。

 

其实以上代码可以称为“校验代码”。括号里面写的代码才能真正的业务代码。代码中如果校验代码和业务代码写在一块,那肯定让人看着难受。

 

引入个新名词-契约式编程。

 

简单释义:代码中只做按契约定好的事情,或者契约不满足,直接报错。

 

如果契约中定好了list不能为空,那代码应该如下写。

 

if (list == null || list.isEmpty()) {
    throw new Exception("list should not be null or empty");
}

...

business code
 

而且最好以上的校验代码和业务代码分开在不同文件中,这样看着更清爽了。

 

契约式编程,我也是略懂皮毛,这里也做详细介绍。但是思想应该是没弄错。只要我们坚持契约式编程的思想,那我们的代码也会变得优美。

 

如果只是想写对代码,以上说的可能用处不大。如果想写好些代码,以上说的希望不是误导。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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