维护这些小事

       从2015年5月到2016年5月,已经维护整一年。对于维护这件小事,是怎么都爱不起来。2014年12月到2015年3月,短短几个月的开发经验,不足以面对浩瀚的代码世界,想要展翅高飞,除了多锻炼让翅膀丰盈,别无他法。

      日常维护,对于数据库的增删改查,平均每天面对来自各个方向的30~40条记录修改。常用SQL语句放着,日日ctrl c+ ctrl v 。这是个,有你没啥用,没你又不行的位置。对,充其量就是个人手,连人力都算不上,更别说算人才了。


      总结维护一年的个人感悟。维护三步走:

一、熟悉业务熟悉系统。免不了先看各种文件,看系统,把各种流程亲自过一遍。熟悉业务流程、熟悉系统。熟悉到什么程度,没人 给你标准,大家都不知道60分在哪里,所以,还是得靠自己。关于熟悉系统这个问题,个人认为,系统既然已经做出来了,最熟悉它的是架构师其次是开发核心人员,当然,他们一般都没空教你。开发核心人员,简单指对系统有个整体了解,知道系统的整体框架,以及各个表结构以及功能点。一般开发人员,这个基本可以不用问,一般开发人员,是在核心建好框框之后,在自己的一亩三分地辛勤耕耘的孩子们,对整体框架没有完整了解,但是解决小问题还是很靠谱。我是经常问过,到底什么是熟悉系统啊,标准是什么,然而并没有人回答我,因为这个没有唯一标准。举个具体的例子,熟悉系统,就是熟悉每个功能点具体是做什么的,哪些可以操作,哪些是不可以操作的,每个页面都有什么内容。这是第一步。当别人问你,系统是用来做什么,系统有什么主要功能的时候,起码能回答得上来。

二、解决具体问题,熟练掌握SQL,熟悉每个页面字段所属表以及表结构。维护中总是会遇到很多稀奇古怪的问题,首先得在自己手上有个预判断,哪些是用户操作错误出现的问题,哪些是数据错误的问题,哪些是属于系统问题需要告知开发人员进行修改的,学会辨别。不要每次遇到些问题就跳跳跳找开发人员改,他们铁定会烦死你,当然,能够自己解决的就不要麻烦别人,前提是,不会的一定要问啊。不会要问,这个很重要,自作主张改改改,改完了才发现错了,系统数据恢复不回来,这个就大头了,万一跟新闻那小哥一样,把一公司删没了,就不是个简单的问题了。也出现过一个比较自信的小哥,自己改了东西不打招呼,害得系统瘫痪了,通完篓子最后还不是维护人员继续给补的,一堆人怨声载道,这样也不好。这个就是方法问题了,首先得先问过,确定了就放心大胆去做吧。具体说说熟练掌握SQL问题,首先,摆出E-R图熟悉表结构,这个就需要具体知道,哪个表包含哪个字段,哪个字段对应哪个页面的问题。反过来,在熟悉页面的情况下,要知道每个页面内容包含几张表,页面上的这些数据是存在哪个表哪个字段的。如果有代码更好找,F12可以查询页面代码,但是查不到表结构。目前根据页面还没有能连到对应字段对应表的查询方式,我也只能在积极想办法中。维护系统出现的基本都是数据问题,对应页面数据表与数据丢失,都能通过直接操作数据库得到恢复,正常情况下。维护遇到一些的的确确是系统问题,就要联系开发人员修改代码了,比如,不合规范的弹框、不合业务逻辑的操作方式、操作后没反应这些问题,都需要代码改。进一步,维护人员如果可以动代码,会给大家带来很多方便。

三、修改代码。维护人员在维护过程中,已经知道问题大致会出现在什么地方,哪些需要完善的,可以亲自去修改。基于已经熟悉了SQL以及系统数据的表结构基础上,可以把势力范围延伸到代码,熟悉代码可能需要一点时间,但是熟悉了基本系统框架后,找起问题来会变得特别迅速。可能会出现改错或者部署不上去的问题,没关系,还是要勇敢迈出这一步,这样才可以进步。维护人员向一般开发人员的迈进,第一步。


表示现在还在第二与第三步的过渡,过程是向上的,这样很好。


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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