Now start~~~

作者决定重新阅读《重构》一书以提升编程技能并克服进步的瓶颈。在回顾该书的过程中,作者意识到即使是在JDK1.2的时代,重构技术就已经相当成熟。尽管现代编程语言特性更丰富,但代码质量问题依然存在。
真的想一直坚持写下去,也不知道能不能做到。半年之后再回过头来看看效果吧。

2年前大略的看过一遍Refactoring,没坚持看完。当时就觉得获益颇丰,觉得自己平常整理代码的行为居然也还是一门学问,真是有点小爽。到了现在,看到师弟们慢慢在成长,自己却失去方向了,越来越觉得自己的编码水平也就很一般,有了进步的瓶颈。所以决定重新好好看一遍重构,这次是中文版的。

书里写的许多简单方法,在现在看来,至少我觉得,已经不是什么很难处理的事情了,eclipse可以带来很大的帮助。所以在看书的时候也就特别的注意和当前时代的结合,学习一个思想和原理。

想想也有些感慨,Fowler在写这本书时大家都还在用JDK1.2,那个时候的重构技术已经颇为成熟。但是现在当我们已经把范型什么的挂嘴边的时候,写出来的代码却仍然充满了所谓的Bad Smells,再想起Jessie说的:虽然我们找的人都是很优秀的,但是仍然和国外分公司的差距很大……真的是要走出去啊!

又扯偏了,言归正传,我写读书笔记的一个中心就是把自己觉得最应该写的写出来,觉得已经懂的或是自己觉得没有太大意义的就省略。

下篇正式开始。
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
在使用 npm 进行安装并立即启动项目时,一般有以下步骤: ### 初始化项目(如果未初始化) 如果项目还没有 `package.json` 文件,需要先初始化项目。在项目根目录下打开终端,运行以下命令: ```bash npm init -y ``` 这个命令会快速创建一个默认配置的 `package.json` 文件。 ### 安装依赖 使用 `npm install` 命令来安装项目所需的依赖。例如,要安装 Express 框架: ```bash npm install express ``` ### 配置启动脚本 在 `package.json` 文件中,需要配置启动脚本。打开 `package.json` 文件,在 `scripts` 字段中添加启动命令。例如,对于一个使用 Express 的 Node.js 项目,通常入口文件是 `app.js`,可以这样配置: ```json { "name": "your-project-name", "version": "1.0.0", "scripts": { "start": "node app.js" }, "dependencies": { "express": "^4.17.1" } } ``` ### 安装并立即启动 在安装完依赖并配置好启动脚本后,就可以使用以下命令来安装依赖并立即启动项目: ```bash npm install && npm start ``` `&&` 符号表示只有当前面的命令(`npm install`)成功执行后,才会执行后面的命令(`npm start`)。 ### 示例代码 假设一个简单的 Express 项目 `app.js` 文件内容如下: ```javascript const express = require('express'); const app = express(); const port = 3000; app.get('/', (req, res) => { res.send('Hello, World!'); }); app.listen(port, () => { console.log(`Server is running on port ${port}`); }); ``` 运行 `npm install && npm start` 后,在浏览器中访问 `http://localhost:3000` 就可以看到 `Hello, World!` 的输出。
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