开始学习重构

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#学习

于 2012-09-23 22:55:45 首次发布
制定了一项为期三年的阅读计划，目标是在此期间内阅读30本书，从十月份开始执行。

安排1个月的时间， 十月份结束~

三年为期， 30本书~

立言立行， 不改初心~

【项目实战】是时候开始重构你的代码了，重构技巧学习
本本本添哥
11-04 176
重构，我们一直在路上
网站重构学习，附一份最简单网站重构小练习，可以最基础的入门，欢迎大家学习
ntrybw的博客
09-30 1146
发现还是没什么用，然后就涉及网站问题，很多人喜欢在IP地址后猜测，比如说加一个admin 或者manager，就类似于这样192.168.110.110/admin以此进入网站或者后台，这个方法可以，而且方便简单，但是我这个网站试了一下发现不是很行，我们拉进入pmw。再看文件，发现有admin，然后再次进入admin，就登录了后台界面，，其实后台比前台有用很多，之后就是找登录密码，密码存在数据库里面，就是db文件，但是这一题处不好，数据库密码直接告诉，root 123456 我用navicvat链接。
重生之我是软件开发者：重构代码
weixin_60994019的博客
06-06 2273
所谓重构(refactoring)：在不改变代码外在行为的前提下，对代码做出修改，以改进程序的内部结构。 重构是一种经千锤百炼形成的有条不紊的程序整理方法，可以最大限度地减少整理过程中引入错误的概率。本质上说，重构就是在代码写好之后改进它的设计。 重构就是利用设计模式(如组合模式、策略模式、责任链模式)、软件设计原则（如 SOLID 原则、YAGNI 原则、KISS 原则）和重构手段（如封装、继承、构建测试体系）来让代码更容易理解，更易于修改。
C++ 重构技巧
讨论软件开发加速、持续集成/持续交付（CI/CD）、C++、开发者生产力以及所有相关话题。
07-29 1827
多年前，当 C++ 还不够成熟的时候，全球代码库很小，我们可以轻松地阅读、审核代码，然后将其用于构建项目，产生无限可能。或许这种情况可能从未出现，但我们可以想象一下，如果程序虽然简短简单，但很完整，不需要扩展功能。这种情况下，可能没必要进行代码重构。然而，如果需要检查或更新代码库，无论是扩展代码库，还是基于不同语言改进代码库，亦或是仅为了检查效率而审核代码库，重构代码都很有必要。...
如何进行代码重构的
2402_85246552的博客
06-03 725
在开始重构之前，明确重构的目标和期望的改进。业务团队的反馈和输入可以帮助你更好地了解重构的优先级和需求，并减少不必要的错误和返工。收集团队成员和其他利益相关者的反馈，以了解重构的效果和改进空间，并持续优化重构过程。在重构之前，确保你的代码库有足够的测试覆盖，包括单元测试、集成测试和端到端测试。在重构之前，确保有充分的单元测试、集成测试和端到端测试来验证代码的正确性。编写新的测试来覆盖将要更改的代码部分，以确保重构过程中不会引入新的错误。在重构过程中，随着代码的更改，不断运行这些测试用例来验证代码的正确性。
PHP重构
beiliwenxiao的专栏
02-25 683
重构，一个熟悉又陌生的词汇。 很早就有了。也有相关的专业书籍。 为什么还是很少看到招聘信息上特别要求呢？ 因为，重构的前提，是一套完整的、完善的，正常运行中的产品。 很多正常运行中的产品，出现问题，第一时间考虑的是修改bug，而不是重构。 更多的产品，是挨不到重构那一天，就已经停止了。 因此，需要重构的场景和产品，不多。甚至可以说很少。 其次，重构的过程。需要有真正重构经验的人来推进。 很多人对重构的理解是非常浅层的。 比如：重构所花费的时间。 很多人感叹没有时间重构。却不知道，重构是可以随时
12.项目重构演进之路
杨充
05-20 999
文章摘要 本文探讨了项目重构的演进之路，从整体概述到具体实践，详细阐述了重构的背景、要求、目的及设计目标。重构旨在提高代码质量，包括可读性、可扩展性和可维护性，同时避免过度设计。文章指出，重构应分为大型重构和小型重构，前者涉及系统、模块等顶层设计，后者则针对代码细节。重构时需制定计划，分阶段进行，并借助单元测试确保代码逻辑正确。此外，文章还介绍了重构的技术手段，如编写测试用例、mock业务数据、发现代码bug和优化编码方式，以及如何避免重构失败和进行架构设计思考。通过这些实践，项目可以逐步优化，提高整体质量
Kruskal重构树学习笔记
热门推荐
袋鼠与蒟蒻
07-24 1万+
Kruskal重构树 前几天做noi2018的同步赛时，Day1T1我就拿了离线+树剖的80分暴力。 后来就知道有Kruskal重构树这样一种新科技(14年以前就有了) 什么是Kruskal重构树 简单来讲，就是在Kruskal算法进行的过程中，我们把最小生成树的边权改为点权。 这样，原树的节点个数变成2n-1个，并且有着许多有趣的性质。 Kruskal重构树的性质 1.根据我们构造...
Kruskal重构树学习笔记（C++）
m0_74036684的博客
01-16 666
Kruskal重构树学习笔记
重构学习的九个步骤
danpu0978的博客
05-01 621
最近有人在Twitter上问我，如果不理解代码的工作原理，如何重构。 我回答说 ，这是“通过重构学习”。 然后我尝试用Google搜索它，却一无所获 。 我很惊讶。 对我来说，重构似乎是研究源代码的最有效，最明显的方法。 这是我通常的九个面向对象步骤。 理查德·谢泼德（Dom Hemingway）（2013） 根据Wikipedia的说法， 代码重构是“重构现有计算机代码的过程...
重构Javascript代码示例(重构前后对比)
10-27
在软件工程领域，代码重构是一项重要的维护活动，旨在改善现有代码的内部结构而不...对于那些想要学习JavaScript重构的朋友们来说，通过阅读和分析重构前后的代码对比，将有助于理解重构过程中的关键步骤和优化技巧。
基于深度学习稀疏测量的压缩感知图像重构.pdf
08-18
于是，研究者们开始尝试采用深度学习方法来学习优化测量矩阵和从测量到原始信号的非线性重建过程。这种方法的优势在于能够在测量过程中使用稀疏三元矩阵，使得编码和解码过程更快捷，并且在训练阶段共同学习一对测量...
基于稀疏性深度学习的航拍图像超分辨重构.pdf
08-18
为了克服这一局限，研究人员开始探索利用稀疏性深度学习技术来实现航拍图像的超分辨重构，从而提高图像质量，丰富图像信息。 深度学习中的卷积神经网络（CNN）已成为处理图像超分辨率问题的主要技术手段。传统CNN...
重构x杂想
sunyun1990的专栏
09-25 464
重构的时候考虑可读性， 优化的时候考虑性能~ 封装， 自己的属性用自己的方法计算~ 不同的类别->不同的类~
学习离线处理 [CSP-J 2022 山东] 部署
SHOJYS的博客
12-09 555
所谓离线, 就是等你操作完了后再问你问题, 每一次操作时间复杂度可能很大, 我们可以把操作堆起来最后一遍完成.我们记录完之后, 就是要统计答案了. 我们不妨先思考操作二该怎么统计., 而对于其子节点和祖先而言, 兵力都要增加。我们不妨记录两个内容, 一个是操作一在节点。最后展示总代码, 当然肯定与上述有部分出入.. 但问题来了, 它的子树都要增加。要求增加的兵, 不妨将其设为。要求增加的兵, 不妨将其设为。我们再思考操作一该怎么统计.而言, 其增加的兵力就是。而言, 其兵力增加就是。我们首先记录所有操作,
算法题归类学习
qq_43751506的博客
12-05 388
删除排序链表中的重复元素II（LeetCode 82） - 全删除。删除排序链表中的重复元素（LeetCode 83） - 保留一个。删除链表的倒数第N个结点（LeetCode 19） - 快慢指针。二叉树的最大深度（LeetCode 104） - DFS/BFS。二叉树的最近公共祖先（LeetCode 236） - 递归查找。二叉树的层序遍历（LeetCode 102） - BFS队列。二叉树的中序遍历（LeetCode 94） - 递归/迭代。环形链表（LeetCode 141） - 快慢指针判环。
学习笔记095——Ubuntu 安装 lrzsz 服务？
最新发布
code__bee的博客
12-10 208
lrzsz是一款基于协议的文件传输工具集，专门用于在终端环境下实现本地与远程服务器之间的文件上传和下载，是 Linux/Unix 运维和开发场景中常用的轻量级工具。
周学习记录
qq_61434514的博客
12-08 263
看了三篇论文，准备对RDD进行复现。下周计划继续看一定论文数，对RDD进行复现。
深度强化学习电网重构
03-28
### 基于深度强化学习的电网重构应用与方法 #### 方法概述 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是一种结合了深度神经网络和强化学习的技术，能够处理高维复杂环境下的决策问题。在电力系统中，特别是城市配电网（Urban Power Distribution Network），DRL 被广泛应用于多级动态重构的研究与实现[^1]。 电网重构的目标通常是为了降低网损、改善电压质量以及增强供电可靠性。传统的优化算法可能无法有效应对复杂的动态变化场景，而 DRL 提供了一种新的解决途径。通过模拟实际运行条件并设计合适的奖励函数，DRL 可以找到最优的开关操作序列，在满足约束条件下完成电网拓扑结构的重新配置。 --- #### 关键技术要点 1. **状态空间定义** 状态空间表示当前电网的状态信息，包括但不限于节点电压水平、线路电流大小、负载需求量等参数。这些变量构成了输入到深度神经网络的数据集。为了提升计算效率，可以通过降维或者特征提取的方式简化原始数据维度[^2]。 2. **动作空间设定** 动作对应的是可执行的操作集合，比如切换某些断路器开闭状态从而改变网络连接方式。每一步的动作都会引起整个系统的响应变化，因此需要合理规划动作范围及其影响评估机制。 3. **奖励函数构建** 设计合理的奖励信号对于引导智能体学习至关重要。一般而言，应综合考虑多个目标因素如总损耗最小化、均衡各支路潮流分布等方面设置权重系数形成最终表达式。 4. **模型架构选择** 鉴于电力系统特有的时空特性，采用卷积神经网络 (CNN) 或长短时记忆网络 (LSTM) 结合 Q-learning 构建端到端的学习框架成为主流趋势之一。这种组合既能捕捉局部区域间的关联关系又能保留时间序列上的依赖模式[^3]。 5. **训练过程描述** 利用仿真平台生成大量样本轨迹用于离线预训练阶段；随后部署在线微调环节逐步适应真实工况波动情况直至收敛至满意解为止[^4]。 --- #### 实现案例分析 以下是基于 Python 的简单伪代码示例展示如何搭建一个基础版本的 DRL 模型来进行电网重构： ```python import gym from stable_baselines3 import PPO # 创建自定义环境类继承 Gym API class GridReconfigurationEnv(gym.Env): def __init__(self): super(GridReconfigurationEnv, self).__init__() # 定义观察空间与行动空间... def step(self, action): # 更新电网状态依据所选action... reward = calculate_reward(new_state) done = check_if_done() return new_state, reward, done, {} def reset(self): # 初始化电网初始状态... env = GridReconfigurationEnv() model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) # 开始训练 model.learn(total_timesteps=10000) # 测试已学得策略效果 obs = env.reset() for i in range(1000): action, _states = model.predict(obs) obs, rewards, dones, info = env.step(action) ``` 此脚本仅作为一个起点示意用途，并未包含全部细节逻辑，请根据具体项目需求进一步完善扩展功能模块。 --- #### 局限性讨论 尽管 DRL 技术展现出巨大潜力，但在实际工程实践中仍存在不少挑战亟待克服。例如长期探索过程中可能出现过拟合现象导致泛化能力下降；另外由于物理定律限制使得部分极端状况难以完全覆盖等问题均需深入探讨寻找更优解决方案。 ---
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