14、代码编写与设计中的简约之道

代码编写与设计中的简约之道

1. 自动化代码生成原则

在代码编写中,能自动生成的代码就应自动生成。人类在重复且枯燥的活动中容易出错,而通过编写程序来生成程序,能有效避免这类问题。现代高级编程语言(如 Python)就是借助此类程序编译成机器代码的。编译器的开发者通过这种方式,让高级程序员无需担忧底层硬件编程语言,就能创建各类应用软件。

如今,机器学习和人工智能技术将“编写程序来生成程序”的概念提升到了新高度。智能机器(机器学习模型)由人类组装,然后基于数据自我重写和调整。从技术层面看,机器学习模型是一个不断自我重写的程序,直至其行为能最大化某个适应度函数(通常由人类设定)。随着机器学习在计算机科学领域的渗透,这一原则在现代计算中将愈发重要。

以下是一些相关的原则总结:
- 让每个函数专注做好一件事。
- 简单优于复杂。
- 小而美。
- 尽快构建原型。
- 选择可移植性而非效率。
- 将数据存储在平面文本文件中。
- 充分利用软件优势。
- 避免使用受限用户界面。
- 使每个程序都成为过滤器。
- 次优也是一种优。
- 干净的代码优于巧妙的代码。
- 设计可与其他程序连接的程序。
- 让代码更健壮。
- 能修复的就修复,但要尽早且明显地报错。
- 编写程序来生成程序。

2. 设计中的简约理念

简约是程序员的一种生活方式。即使你不认为自己是设计师,在编程生涯中也可能会创建许多用户界面。了解基本的设计原则能为你和团队带来帮助,而且这些原则并不难掌握。

2.1 简约在设计和

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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