旁观者效应”是如何毁掉我们的代码的

本文探讨了旁观者效应对代码维护的负面影响,并提出了通过培养所有者意识来改善代码质量的方法。
http://www.aqee.net/how-the-bystander-effect-is-ruining-your-code/ 1964年,纽约昆斯区,28岁的Kitty Genovese在经受了长达35分钟的性侵犯后最终被谋杀致死,共有38个本地区人性正常的居民经过,但没有一人提供帮助。
 
旁观者效应
 
这个故事例证了 ‘旁观者效应’中的一个不幸的心理特:援助的几率与旁观者人数成反比。旁观者数量越多,他们当中任何一人进行援助的可能性越低。
 
作为程序员,我们几乎每天都能看到“旁观者效应”在起作用。如果你的代码库已经有了相当的体积和年月,你很可能知道它们会存在一些问题,比如缺乏封装或模块分离,类继承结构过于复杂,方法太长——读起来就像是Stephen King最近写的小说,未经测试或无法通过测试等等—— 但没人想去做点什么。
 
“旁观者效应”的问题根源
 
问题的根源是缺乏物主(所有者)身份。我们总是在假设别人会来修补这些问题。如果这些问题出现在我们的代码库中,我们很可能对之无动于衷,因为 “这事儿跟我无关”。程序员对这样的问题通常的反应:这是别的程序员造成的问题,我才不管呢。这种 “这事儿跟我无关”的态度很流行。
 
可是,这事儿事实上跟你有关。
 
外差因素(Externalities)的负面效应
 
经济学上有个词叫做“外差因素(Externalities)”,它形象的描绘了这样一个情况:A人从某件事情上获利,但B人却要为此买单或部分的买单。你作为B人,免不了会遇到要去修改A人所写的恐怖的类代码。你以为这个类应该是经过精心设计的,你以为它们都有相应的功能测试代码。但事实上,你为了一个小小的修改做了大量的工作。你的老板会奇怪,这样一个简单的任务为什么需要这么多的时间。别人犯下的愚蠢错误最终却要你来擦屁股——这就是“外差因素(Externalities)”的负面效应。
 
培养物主身份
 
纠正“外差因素“的负面作用的方法很简单:接受问题的所有者身份——不论问题是不是由你造成的。为什么要在意这个问题是谁的责任呢?造成这些问题的人很可能早就不知去向了。还在等待他们来修改这些问题吗?你永远都等不到。我们应该这样去想:除了我,没有人会来修改这些代码。
 
一旦你这样做了,一种所有者的身份就开始出现了。当你花了很大的功夫修改好了这些问题,而问题再次出现时,这些问题自然归你所有了,因为你为它们付出了汗水。
 
这样一来,我们就会开始”义务“的改进我们的代码库。你打开一段有问题的代码,你忧心忡忡的研究它,你忧心忡忡的心情很快云消雾散了,因为你发现有另外一个”圣人“已经把它修复了——多么美好的世界呀!这样的事情之所以能发生,是因为每个人都找到了自己的责任感。这是最美好的时刻。
 
行动起来!马上!
 
感觉如何?在接下来的一周里找一天时间,翻出一段代码,就当是走错了路,拐进了一条本不想走到胡同,修改一下。提交你的修改,并附加这样的注释:
 
/*
JKH 09/12/2012 - 重构了有问题的事务处理。如果这是你喜欢的,请将此做法传递!
*/
 

转载于:https://www.cnblogs.com/svennee/p/4099435.html

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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