40个迹象表明你还是PHP菜鸟

本文列举了33项PHP编程中的常见误区,从代码注释、IDE使用到版本控制等方面,全面剖析了新手开发者容易犯的错误,帮助读者规避陷阱,提升编程水平。

我愿意把本文归入我的“编程糗事”系列。尽管在正规大学课程中,接触到软件工程、企业级软件架构和数据库设计,但我还是时不时地体会到下述事实带给我的“罪恶”感,当然,都是我的主观感受,并且面向Eclipse:

你是PHP菜鸟,如果你:

1.不会利用如phpDoc这样的工具来恰当地注释你的代码

2.对优秀的集成开发环境如Zend Studio或Eclipse PDT视而不见

3.从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse

4.不采用某种编码与命名标准,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实

5.不使用统一开发方式

6.不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函数)

7.不在编码之前彻底规划你的程序

8.不使用测试驱动开发

9.不在错误开启状态下进行编码和测试(译注:参考PHP函数error_reporting)

10.对调试器的好处视而不见

11.不重构你的代码

12.不使用类似MVC模式把程序的不同层次划分开

13.不知道这些概念:KISS, DRY, MVC, OOP, REST

14.不用return而是直接在你的函数或类中输出(echo/print)内容

15.对单元测试或通用测试的优点视而不见

16.总是返回硬编码的HTML,却不返回纯粹的数据,字符串,或对象

17.总是对“消息”和“配置参数”进行硬编码

18.不对SQL查询语句做优化

19.不使用__autoload(译注:参考PHP手册相关描述)

20.不允许智能错误处理(译注:参考PEAR的ErrorStack)

21.使用$_GET替代$_POST来做具有破坏性的传递操作

22.不知道怎么利用正则表达式

23.从未听说过SQL注入或跨站脚本

24.不允许简易配置,也不允许类的构造函数接受参数传递而后执行set/get方法,或运行时的常量定义

25.不理解面向对象编程(OOP)的优势和劣势

26.不视情形大小而滥用OOP

27.自认为实现可复用的软件一定等于/需要让你的代码遵循OOP

28.不利用智能缺省值

29.没有单一的配置文件

30.不想暴露文件源码,却用.inc后缀名取代了.php

31.不使用数据库抽象层

32.不能保持DRY作风,即不重复自己,如果你总是在复制粘贴一些东西,说明你设计得很差劲

33.没有实现让一个函数/类/方法只做一件事,也不能组合利用它们

34.没能尝试OOP的特长,如抽象类、接口、多态、继承,访问控制修饰符(译注:如public, private, protected)

35.不用现有的设计模式优化你的程序体系设计

36.不允许你的用户在你拥有很多文件或目录的情况下定义基础目录

37.污染了名称空间,比如用常见字符串命名你的库函数

38.使用数据库表时不使用表前缀

39.不使用统一的模板引擎

40.不关注已有的PHP开发框架,懒于探索;其实先进的开发理念和美妙代码就蕴含其中。

来源:php信息港

本文地址:http://www.phpinfo.live/life/8.html

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值