评高效程序员应该养成的七个习惯

本文介绍了高效程序员应养成的七个习惯,包括理解需求、保持真实性等。特别强调了重构的重要性,即使它不直接影响功能或性能。

评高效程序员应该养成的七个习惯

(转载请注明来源于金庆的专栏)

高效程序员应该养成的七个习惯“一文中,Phil Chu根据自己的经验提出了高效程序员应该养成的七个习惯。它们是:
  1.理解你的需求
  2.保持真实性
  3.理解你的代码
  4.最优编程
  5.管理好你自己
  6.持续教育
  7. R-E-S-P-E-C-T
请阅读原文,仅看标题不是够的,原文对前3点作了详述,都是很实际的经验。后面4点仅作简述,但也明了。

其中我对第4点中的观点不太赞同:“ 把你的时间花在代码的功能上, 而不是去把现有的代码改得对自己胃口(尤其对于那些copy/paste过来的代码);要找到系统的瓶颈进行优化,而不是对那些无益于系统整体性提高的地方做无用功。

因为最近总计至少有一周多的时间,我正是处理与功能和性能无关的代码更改。专业点称为重构。重构就是对代码进行更改,但不改变其功能,也与性能优化无关,而是一种代码结构的优化。其中一种重构方法就是识别copy/paste代码,并提取为公用函数。
在为旧系统添加新功能时,重构似乎是必不可少的,除非旧系统的代码结构是卓越不凡的。而实际情况是,原系统设计时,并没有,或不需要,或无法考虑将来的新增功能,以至于新功能无法直接以补丁的方式加入旧系统,对原设计和原代码结构进行重构是必要步骤。
实际上,在迭代式开发中,为了使代码健康地发展,需要不时地戴上重构这顶帽子。

添加新功能之前,查看是否有重构的必要,这应该也是高效程序员的习惯之一吧。
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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