《代码大全》阅读笔记-34-软件工艺的话题

  • 在架构层将系统划分为多个子系统,以便让思绪在某段时间内能专注于系统的一小部分。
  • 仔细定义类接口,从而可以忽略类内部的工作机理。
  • 保持类接口的抽象性,从而不必记住不必要的细节。
  • 避免全局变量,因为它会大大增加总是需要兼顾的代码比例。
  • 避免深层次的继承,因为这样会耗费很大精力。
  • 避免深度嵌套的循环或条件判断,因为它们都能用简单的控制结构取代,后者占用较少的大脑资源。
  • 别用goto,因为它们引入了非顺序执行,多数人都不容易弄懂。
  • 小心定义错误处理的方法,不要滥用不同的错误处理技术。
  • 以系统的观点对待内置的异常机制,后者会成为非线性的控制结构。异常如果不受约束地使用,会和一样难以理解。
  • 不要让类过度膨胀,以致于占据整个程序。
  • 子程序应保持短小。
  • 使用清楚、不言自明的变量名,从而大脑不必费力记住诸如"x代表账号下标,〕代表顾客下标,还是另有它意?”之类的细节。
  • 传递给子程序的参数数目应尽量少。更重要的是,只传递保持子程序接口抽象所必需的参数。
  • 用规范和约定来使大脑从记忆不同代码段的随意性、偶然性差异中解脱出来。
  • 只要有可能,一般情况下应避免“偶然性困难”

计算机不关心你的代码是否好读。它更善于读二进制指令,而非高级语言的代码。编写可读性好的代码,是为了便于别人看懂。可读性对程序的以下方面都有正面影响:

  • 可理解性
  • 容易复查
  • 错误率
  • 调试
  • 可修改性
  • 开发时间
  • 上述因素之综合外在质量

深八一门语言去编程,不浮于表面


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要点
  • 编程的主要目的之一是管理复杂性
  • 编程过程对最终产品有深远影响
  • 合作开发要求团队成员之间进行广泛沟通,甚于同计算机的交互:而单人开发则是自我交流,其次才是计算机
  • 编程规范一旦滥用,只会雪上加霜:使用得当则能为开发环境带来良好机制,有助于管理复杂性和相互沟通
  • 编程应基于问题域而非解决方案,这样便于复杂性管理
  • 注意警告信息,将其作为编程的疑点,因为编程几乎是纯粹的智力活动
  • 开发时迭代次数越多,产品的质量越好
  • 墨守成规的方法有悖于高质量的软件开发。请将编程工具箱中填满各种编程工具,不断提高自己挑选合适工具的能力。

转载于:https://www.cnblogs.com/taceywong/p/8726569.html

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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