低劣的设计,会使你走向泥潭,难以自拔

作者分享了一年多前设计的一个小系统,在实际应用中遇到的问题。系统由于层次混乱、未面向接口编程、业务实现细节不当等原因导致维护困难。作者反思了这些问题,并强调了良好设计的重要性。
                              低劣的设计,会使你走向泥潭,难以自拔
 我进这个公司一年多一点了.刚进公司没什么事做,所以经理就让做一个小系统,为公司以后的需求作准备.
 为了快速的完成任务,我也就没有多考虑用最简单,传统的方式(jsp + javaBean)很快完成了项目.系统经过测试员测试通过 这样我才放心了.
      现在公司准备上线系统,这下可把我害惨了.系统写了一年左右了,用户的需求我都不记得了.此时,用户又对系统提出了新的需求,要求修改.我没有办法,系统是我写的,那么更新维护自然也是我的事情了.我只有拿出原来的文档,重新整理思路,才把相关的需求回想起来.随着时间的推移,经验的积累,看到自己写的那些代码实在是难以忍受.现在要维护系统了,感觉是牵一发动全身,真是糟糕透了.当时写出系统时还沾沾自喜,自己又搞定一个系统,很有成就感的.现在我看你还牛到那去.
      回头再审视自己做的设计,写的代码. 发现了不少问题.
      1)层次混乱.我们经常说的表示层,业务逻辑层,持久层相互高耦合,没有一个清晰的分层.系统的架构应当采用现在流行的框架.比如说
        表示层用webwork,struts,spring mvs,jsf等等,
 业务层(事务管理,,,)spring
 持久层用hibernate,iBatis,,,,
      2)没有面向接口编程.整个系统中没有见到一个接口.我还停留在面向类的编程.养成良好的编程习惯.
        oop,aop让你的系统有好的维护性,扩展性
      3)业务实现细节,性能上存在问题.比如说:对基本信息的修改实现方式真糟糕.因为基本信息的属性有40多个,它和另一个表是一对多的
关联关系. 当时觉得那么多属性,懒得用update一个一个得来更新,干脆把相关得信息(包括它关联的另一个表的信息)删除掉.这样造成了很多不
必要的操作麻烦.你修改基本信息,为什么要去删除它关联表的信息,然后又要把它的信息添加进来.这不就是画蛇添足吗?先删除,然后又添加,
一些不必要的操作,造成了性能的下降.系统的开发遵循简单的设计.
     4)业务操作混淆.添加新的基本信息与更新基本信息都放在同一个方法中.每一个业务方法对应一个操作.
     5)系统不稳定.对系统要有好的单元测试,集成测试.
     6)用户操作不方便.要站在用户的角度多考虑,那样的操作是他们习惯的,他们想要的.
     这样的系统真是糟糕,难以维护,难以扩展,很难有好的性能.
     我们开发的系统不能满足于够用,做出的系统要有好的可维护,可重用,可扩展性.
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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