转:Code Review 的价值

本文探讨了CodeReview的重要性和存在的问题,提出通过日常敏捷实践、工具辅助等方式提高代码审查效率,并强调其作为交流与反馈环节的价值。

首先必须承认Code Review的价值。经验丰富的专家们在做代码审查的时候,能够根据以往经验,规避重大缺陷的发生,对开发人员给予有价值的指导。然而,这个过程,太冗长,太低效。

 

Code Review必须基于事实。这里的事实,就是,源代码库。SVN Repository, 或者HG/Git Repository. 在多人协作环境中,对于一份不在源代码库代码是基本不可信的 —— 你无法预知,他是否将会成为最终可工作软件的一部分。

积攒下来众多的代码修改,使得产生重型、低效的沟通方式成为必然。这类众型的沟通方式往往成本惊人 – 需要占用最好的人很长时间。

 

过分夸大专家的作用。根据以往经验,许多最终发现问题,回溯上来,其实是一些简单的逻辑问题。这些问题如果分散在平时结对或者更频繁的过程中,则更容易发现。很多情况下,是开发人员对常见的bad smell了解和修炼不足,而这些bad smell常常是导致问题的地方。例如在一个已经有3重循环的方法中加入了新的判断而没有测试;修改了函数的返回值而没有任何说明;if 判断中包含了多达4-5个变量的比较判断而没有抽象为一个更具业务含义的方法,等等。Review手段的原始落后。

 

Review必须基于变化。会看报表的人都知道,看报表只需要看两个东西:趋势和拐点。Code Review也一样,只需要看变化。SVN/Hg/Git这类现代化的工具给我们提供了丰富的,基于changeset的compare工具。查看一天,整个团队的check in情况,顶多只需要10分钟-15分钟。

 

在敏捷过程中,Code Review几乎是一个被忽视的环节——不是不做,而是时时在做。结对时,我们会对结对伙伴的编码习惯、新写的类、变量表示质疑;提交之后,有代码静态检查工具、单元测试工具、覆盖率工具帮助我们检查有没有犯简单愚蠢的错误、有没有破坏既有功能;持续集成服务器则中立、不知疲倦的在每次我们提交之后运行所有的过程

 

Code Review不是一个审查环节。不是一个考核环节。它是交流和反馈环节

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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