2012年的最后一个BUG

本文分享了一次在开发过程中遇到的小而棘手的Bug经历,描述了从发现、排查到最终解决的过程。主要涉及了实体类属性赋值、Hibernate持久化以及参数传递等知识点。通过详细描述问题的前因后果,旨在帮助开发者提升抗病毒能力,避免类似错误再次发生。

1.BUG描述:

更新实体,除了“备注”其他字段都更新成功,修改结果页面均显示“保存成功”。

2.BUG查找:

将entity.setMemo(XXXXXX.getMemo())改为明获取 String memo = getParameter("XXXXXX.memo");entity.setMemo(memo)还是不行;

修改其他字段,hibernate打出Update语句,修改“备注”不出现;

底层的Session.update(Entity)方法也走了;

让我们公司的大牛看了看,加刷新缓存也不行

3.最终解决办法:

调试了好几次,待更新的实体memo一直为null,我写setMemo方法了啊,我想在setMemo方法里写个sysout打印一下结果,写着写着怎么感觉set方法里赋值操作怎么画黄波浪线了,越越看越不对劲,当我清楚的意识到问题的时候,“卧槽!”两个字不由自主的蹦出来,谁把“this.memo = memo”改成 “memo = memo”了,当时那个郁闷啊。谁怎么这么手J呢,改啥不好,你给我改这,+_+

4.总结:

这么小小的最基本的问题,却成了我2012年的最后一个BUG,看来抗病毒能力太差啊,2013年,该锻炼身体了!

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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