代码复审

代码复审报告
本文针对邓亚梅同学的代码进行了详细的复审,并对其模块划分、封装性和代码风格给予了肯定,同时也提出了关于目录使用、文件整合及命名规范等方面的改进建议。

我复审的代码是邓亚梅12061152的,以下为复审意见:

首先是优点:

1.分类明确,将文件的获取,单词获取,单词统计的功能分成不同的模块,思路清晰。

2.类中属性私有,只有通过公共方法才能进行访问和操作,具有良好的封装性。

3.代码简洁明了,有不错的代码风格。

可以改进的地方:

1.统计信息可以用directory来进行保存,方便进行排序。

2.可以把3个文件合并成一个,多个文件的重复代码较多。

3.属性命名方式应该有统一的系统命名方法,这样能增加代码的可读性,且方便改错。

说实话邓亚梅的个人项目写得真的不错,希望能在下次的结对项目里好好体现出来。

转载于:https://www.cnblogs.com/Linhs/p/4047239.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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