关于写代码的心得体会

最新推荐文章于 2023-06-20 16:54:23 发布
最新推荐文章于 2023-06-20 16:54:23 发布
阅读量1.6k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 编程经验谈
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/seven070707/article/details/7527249
博客强调代码逻辑不应复杂，好的代码应具备简单流畅的特点，这样的代码看起来更顺。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

代码逻辑不应该太复杂，要看起来很顺。

简单流畅，这才是好代码。

学习代码心得总结
doney88的博客
07-05 7043
在遇到一个自己搞不懂的问题点后，总结了以下方法论： 在csdn中查询关键字，找标题关联性最大的点开找大概10个帖子看。（查资料，先找，找一定量后，一个个再看） 看msdn 问大神 当然在找资料的时候会发现，找到相关的资料里面也有看不懂的，那就继续对看不懂的资料继续深入，就像是一个个节点。个人觉得当你达到第三层的时候差不多就该收手了，这个世界那么大你不可能搞懂世间万物所有事情。 同时脑子里一定要...
项目代码学习心得，结合《代码大全》
Just do IT.
05-29 1777
虽然这是一个类似于api形式的项目，每个api里面只有固定的get,post,之类的才能成为方法。如果我在这个现有的风格上做一些修改，应用一些诸如《代码大全》中定义的“最合适7”的规则，或者一个函数的篇幅最好是一个屏幕那么高的规则，那么会在现有的代码中显得格格不入。我还是把自己的心得记录下来，作为自己的一种追求和努力的方向吧！如果以后有机会，还是需要在一个能够提升代码风格的项目组锻炼下。 一个函...
写代码的体会
zc's Blog
11-28 1293
一般我在学习一个新东西的时候会在网上找找各种教程，然后就开始阅读。 在阅读的过程中碰到不能理解的东西，再去找找这个东西是什么？拿来做什么？ 觉得理解得差不多了继续阅读，偶尔学一个东西比较简单，不过大多数都是像看梵文一样~ 看完了事，觉得理解得差不多了，收工！ 抱着等以后会用到的时候再来深究，其实这样并不好。 我们身为码农， 就是要一直码代码一直码代码，但是在码代码的过程中想想这个来实现什么功能模
写代码心得
无名
04-18 3049
和周围的同事聊了下代码的风格，听到同事说了一句，这个代码写的好，原来定睛一看，是自己去年写的，为什么自己写的代码，自己都会忘记呢，其实很简单，主要是光在写代码，而没有了解为什么要这么写 代码就像是我们在和机器交流的语言，代码的格式，逻辑则是我们与人交流的过程，写代码就像是制造一幅画或者是制造人民币 第一步: 需要理解整体构思，做到了然与胸 第二步: 动手之前，可以标注出注释，虽然代码里面注释越少...
写代码的心得
sinat_31608641的博客
09-02 1628
一、初级阶段 管他三七二十一，需求直接开干，程序能跑通能干活就行。 二、中级阶段 拿到需求心里过一遍，80%的架构和接口已经梳理定义完毕，尚有部分细节的没想明白怎么实现，边开发边想，边写边重构，等开发完，架构也定义清晰。 三、高级阶段 拿到需求心里过多遍，架构已定义完毕，架构设计既能满足现在，也能预见到未来需求的变更。接口定义，架构实现，细节打磨，所有的代码都是perfect，多一份嫌胖，少一分嫌瘦。 四、总结 我们可以看到，真正的高手，是能根据软件现有的需求，预测到未来的需求，合理的设计架构
Linux内核代码阅读心得体会.pdf
07-12
Linux内核代码阅读心得体会详细解析： Linux内核启动 Linux内核启动是理解操作系统启动过程的一个重要组成部分。文档中提到的几个关键步骤包括内核的生成、BIOS的作用、setup辅助程序、内核解压缩、开启页面映射和...
c学习心得体会范文c程序设计心得体会.doc
12-21
在学习C#的过程中，我获得了宝贵的体验和深刻的心得，现将它们记录下来，希望能为后来的编程学习者提供一定的参考和启示。 首先，C#语言的学习需要团队合作。在大型软件项目开发过程中，开发者通常需要分工合作来...
matlab学习心得体会（精选3篇）.doc
07-05
同时，实践至关重要，多写代码、多思考、多尝试是掌握Matlab的关键。 在使用Matlab的过程中，掌握一些常用快捷键也能极大提高效率，例如： - `clc`：清空命令窗口的显示内容，不删除变量。 - `clear`或`clear all`...
网站开发心得体会.doc
11-24
最重要的还是代码，我学会看懂代码，写代码。 三、网站开发心得体会的选择系统 在网站开发过程中，选择一个好的系统是非常重要的。有很多系统都有它好的地方和缺陷的地方。例如，帝国是一个比较完整的系统，但它的...
对于写代码的感想
zw3413的专栏
11-09 4211
时常总结回顾一下，会让人感觉比较的温暖，有了人生的上下文，写代码也有了生命和意义。 高中的时候，自己做梦就是家里面摆了3台电脑，我可以使用三台电脑，学习、钻研技术。可是实际上那时候自己连一台电脑都没有。学校电脑课上面可以用用电脑，姐姐家有一台电脑，然后就是去网吧可以玩玩电脑。 电脑课上面的时间基本上都被老师和同学占用，并且电脑权限受限并不能为所欲为，老是呆在姐姐家也并不方便，于是接触电脑最多的...
写代码的心得体会
2201_76016244的博客
06-20 1608
代码是现代科技发展的重要组成部分，写代码也是程序员工作中必不可少的技能。学习编程需要大量的练习和探索，不断地总结经验和技巧。在学习编程语言的过程中，我也遇到了一些难题和挑战。但是，在这个过程中，我收获了很多。 首先，我学会了如何写简洁的代码。在编写代码时，很容易陷入写过多的代码的陷阱中。但是，我学习了如何写更清晰、更简单的代码，这样更容易阅读和维护。这让我的代码更容易理解，也更容易被其他程序员使用。 其次，我学会了如何调试代码。调试是编程中不可或缺的一部分。我学习了如何排查代码中的问题和错误，
关于打代码的一些些心得
Dean_xiu的博客
08-30 1210
一个小白，一年半时间，一些些不足为道的经验
写代码个人体会
weixin_39522272的博客
07-22 486
主干代码不要写在分支中 看看代码是否真的需要判断,不需要判断的就没有必要加判断 打分支经量让更多的代码写在分支中 不要写的过于分散 if语句最好不要超过两层 ，如果if语句超过两层的话就要考虑重新调整逻辑 for语句最好不要超过两层，如果for语句超过两层的话就要考虑重新调整逻辑 ...
菜鸟开始写代码的心得
qq_33183637的博客
12-11 632
1.最基本的增删改查,并不是那么的无趣.通过自己在测试的时候.发现自己写的增删改查,缺陷太多了. 首先,对于字段的长度未进行校验.这样做的后果就是用户随便输入不符合数据库字段的长度会造成插入数据失败,而不抛出异常 其次,对自身功能的测试不完整,不细心.有一些点自己需要去测试,别人是不清楚自己设置的点的.
读代码的体会
weixin_34324081的博客
12-24 119
记得以前面试的时候被问到一个问题：“你平时业余时间有没有读过什么开源的代码，谈谈是如何读的?以及有什么收获”。 问题很好，当时却答得不怎么样，可能那时经历有限，也一直记着这个问题，常常在思考，现在写一些简单体会。 我觉得读代码有几个步骤，刚开始就说去看架构文档，我觉得那是扯蛋，如果你基本没有看过里边的几行代码，架构是看不出来的，文档看过之后，似乎也没太大作用，过后即忘。唯有多花些时间，在代码里...
写代码的一些小心得
qq_45639560的博客
12-09 197
我也是萌新，勿喷
心得体会写多点
最新发布
05-20
### 关于BP神经网络语音分类实验的心得体会 #### 实验过程概述 在BP神经网络语音分类实验中，需按照既定流程逐步推进。首先，理论准备阶段应深入研究BP神经网络的核心概念，包括但不限于激活函数的选择、优化算法的设计以及防止过拟合的技术应用[^1]。其次，在编程实践中，代码实现应当注重逻辑性和可读性，通过详尽的注释帮助他人理解程序结构和功能[^1]。 对于语音数据而言，其预处理尤为重要。通常情况下，原始音频信号会经过一系列转换操作，例如傅里叶变换提取频谱特征或者梅尔频率倒谱系数(MFCC)[^3]。随后进入特征提取环节，此步旨在减少冗余信息的同时保留关键属性用于后续分类任务。最后构建基于BP算法的神经网络模型来进行训练与测试评估工作流。 #### 结果分析 完成整个实验周期后，应对所得成果进行全面剖析。这不仅涉及准确率、召回率等量化指标的表现情况说明；还应该探讨影响最终成绩的各种因素——如不同参数设置下产生的差异效果对比试验结果解读等等[^1]。此外还需思考是否存在其他潜在改进空间来进一步提升系统效能。 值得注意的是，尽管BP神经网络能够有效解决某些特定类型的模式识别问题，并且随着技术进步衍生出了诸如卷积神经网络(CNNs)，循环神经网络(RNNs)甚至是更先进的变体形式（例如长短时记忆单元LSTM），它们各自针对不同类型的数据有着独特优势表现[^4]。然而就传统意义上来讲，标准版BP架构仍然存在一些固有局限性值得我们关注反思。 #### 算法优缺点总结 优点方面，BP神经网络具备强大的非线性映射能力，可以逼近任意复杂的函数关系从而适用于广泛的实际应用场景之中。同时它具有较强的泛化性能，在面对未知样本时也能给出相对合理的预测输出值范围内的估计误差较小的情况较为常见。 但是也有明显的不足之处：首先是容易陷入局部极小值而导致全局最优解难以获得的风险较高；其次是收敛速度较慢尤其当网络规模较大时这个问题更加突出；再者由于缺乏透明度常被形容成“黑箱”模型使得内部运作机制不够直观明了不利于调试维护等工作开展效率低下等问题屡见不鲜[^2]。另外一点不可忽视的就是对高质量大规模标注好资料库需求量极大否则很难达到理想预期目标水平线上去竞争对抗那些专门定制设计出来的高效专用解决方案可能会处于劣势地位当中无法脱颖而出成为首选工具选项之一。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout def preprocess_data(data): """ 对语音数据进行预处理 """ processed_data = ... # 预处理逻辑 return processed_data def build_model(input_dim): model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = build_model(input_dim=X_train.shape[1]) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test) print(f'Test accuracy: {test_acc}') ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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