过度抽象和关注细节的弊端

博客以设备管理开发为例,讲述为追求完美用一个函数处理添加、删除、启用等功能,导致开发效率低下。指出小项目应将功能实现作为首要目标,代码模块化和可维护性可后续重构;大项目则需做好设计,基本无需重构。

---记得一句话:如果我们要求事情都做的完美,就什么都做不成了.  

 

例子(也是我的教训):

  一个设备管理的东西:添加 删除 启用等本来使用多个按钮完成的;

那么对应于不同的函数来实现功能;为了完美,我使用了一个函数来处理;

存在地问题是,每次都要处理动作类型(添加 删除 启用);这样,严重影响了开发的效率;

 

  本来为了快速实现,只要把添加流程copy作出对应的修改就可以了;

实际的情况是代码编写速度特别的慢;因为这里是,边设计边实现;  

   感觉开发起来实际的情况是:功能实现是第一目标,特别是小的项目

代码的模块化,可维护性等可以通过重构的方法来完成;因为,一旦功能完成对于用户来说,就可以交差了; 这个时候,如果有时间我们可以调整设计(实际是通过调整实现来调整设计);

   当然,对于大的项目,应该有很好的设计,那么基本也不需要重构了;

 

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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