首篇博客

本文是我第一篇博客,可能笔法稚嫩,语序不通。但走出第一步是最重要的。

对两本书内容有所感触,即备受好评的书籍《重构 改善既有代码的设计》与《代码整洁之道》

其中一段话感觉还是比较符合我现在的状况

你当然曾为糟糕的代码所困扰过。那么——为什么要写糟糕的代码?

是想快点完成吗?是要赶时间吗?有可能,或许你觉得你自己要干好所需的时间不够;假使花时间清理代码,老板就会大发雷霆。或许你只是不耐烦再搞这套程序,期望早点结束。或许你看了看自己要承诺要做的其他事,意识到要赶紧弄完手上的工作,好接着做下一件工作。

我们都曾说过有朝一日再回头清理。当然,在那些日子里,我们都没听过勒布朗法则:

稍后等于永不(Later equals never)

作为刚入职的新人,处理项目的总会有些手足无措,对繁复的需求与底层实现支离破碎,可能产生不想继续做下去,想做简单的事情,先抛弃困难的地方,去熟悉简单的事物。总想着稍后稍后,这个需求就会因此荒废。

对于一个新需求,我们老大告诉我一个方法。凡是遇到一个事情,由粗到细,由细到粗进行处理。虽然我现在不能完整掌握,但方法论总是重要的。

由粗到细:指的是,面对一个新事物时从宏观角度进行处理。了解这个工程的具体执行方法。了解这个请求是什么方式不断执行下去的。在找到你所在需求所处流程的位置,着重看细节问题。是那那几个类,那几个文件进行主要执行的。

由细到粗:指的是,了解细节的具体使用方式后,从细节推出去,找到细节的具体问题与需求的解决方法,暂时解决方法后,在慢慢从宏观角度看自己的方案进行有什么缺漏之处。

我解决动态配置附件上传地址时,一开始陷入底层代码中,一层层的嵌套,代码不断向底层推进,就慢慢不了解是如何执行功能的流程。写完代码后,发现数据冗余严重,逻辑多层嵌套。包括错误的想法,试图去为Action执行切面编程,织入自己的逻辑代码。这都不应该交由Action处理,可以在Action方法的调用方法执行后去执行自己的逻辑等等。包括冗余的逻辑可以进行整合,重复的代码逻辑看看是否可以被方法整合。

最后一个重点是我看到的java命名规则

JAVA

类名:帕斯卡命名方式,首字母大写:VeloCityResponseWriter

包含小写:net.oschina.beans.xxx

变量名和方法小写开始的驼峰命名       studentParentName

常量名用全大写:MAX_PARAMETER_COUNT = 100

枚举类名参考普通类名,枚举变量采用全大写 

重点:不用任何带下划线的命名方式,除非变量与枚举类

我们项目中访问具体Action方法:全部小写,英语单词用—连接

例如:Aciton名字 DiskAddress.Action

localhost:8080/G2/disk-addresss.do

href="test-dialog!list.do?data"

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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