程序猿的日常151126

2015年11月26日 星期四 晴

这几天各大龙王做空天气指数,温度骤然跳水。你在北方的大雪里享受着暖气,我在南方的艳阳里冻成狗。

最近一段时间,我投身某公交卡项目,工作大半年来第一次如此密集地从事编码和debug的工作。写代码跟游泳一样,以前都在河岸上看大家在水里扑腾,以为游泳很容易,等到自己下水的时候,才发现其实全然不像表面看起来那么简单。且不谈技能习得之艰辛,在水中无法预知的暗流、泥沼、浅礁才是真正危险的隐秘敌人。

在向外提供iOS程序的SDK后,我便投入了后续的支持工作。果不其然,每天都有问题反馈,每天都会掉到各种坑里。明处的敌人并不可怕,最可怕的是那种时不时出来摆你一道,当你转过身想找他算账时却死活找不着他人的混蛋家伙。比如说,同一套代码在不同版本的iOS设备上,有的能work,有的却不能。比如说,同一套代码同一台设备,这时候能work,到了下一刻,明明感觉一切前置条件都一样,但就是挂给你看。这种无法一直重现的偶发性bug,最令人无语了。

俗话说吃一堑长一智,最近在被坑惨之后,总算对这类诡异事件有了一些认识。SDK的底层是用C和C++实现的,如果对C的了解不够深刻,很容易就被坑惨。我们在阅读C系列语言指导书的时候,总会看到一些负责任的作者一遍又一遍不厌其烦地跟我们讲“不确定行为”所造成的危害性,而“不确定行为”往往来自于未初始化。和Java定义即初始化不同,C系语言在你定义的时候,初始化值需要你来指定,否则就是“不确定值”。当然,大多数情况下,如果你没有指定初始化值,它分配完内存后,内存里的值可能恰好是你要的那个值,这时候一切都很完美,看似一切正常。但真正到了某些内存原来就有数据存储,被回收后又被你用到,你却未经初始化就拿来用,这种感觉就跟去厕所不检查下马桶里还有没有前人存货(有些同志经常忘记冲洗)就直接用一样令人感到不适。

我遇到的某个bug就跟未初始变量有关。很遗憾某个分支判断依赖了这个变量,大多数情况下这个分支判断是有效的,但是如果未初始内存块里残余了前人存货,那么程序就傲娇地另寻他路,从而最终导致不确定性和预期不符的后果。

另外一个非常隐秘的坑是跟有符号数、无符号数有关。当我们在使用有符号数的时候,哥们儿就得小心了,我们真的能够确定自己要表示的所有正数值能够落在这个符号数的正数区间里吗?毕竟你要知道同样字节长度的有符号数只能表示无符号数一半的正整数值。一旦你要表达的值大于这个限制,它就变成负数了!惊天巨变啊,比股票跳水还吓人!这真的是你期待的行为吗?

在我们遇到的坑中,某程序媛用long来表示一个4字节正整数。在iOS7和iOS8中,系统是64位的,long是8字节的,一切ok。但是再老一点的iOS系统是32位的啊,long只有4字节,正整数只能表示一半,超出的那一半就会变成负数。这时候我们的老朋友“未初始化”君又来凑热闹,程序媛偏偏用了一个long值>0的判断来对某个未初始化数组进行赋值。如果<0,这些数组就又陷入了未初始化的危险境地。于是,依靠这些数组计算出来的结果会让人摸不着头脑,因为未初始化内存本就让人摸不着头脑。

吐槽完毕,希望以后自己编程的时候能够注意这些坑,做一个谨慎的程序猿。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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