程序员的坏习惯,你占了几个!

认识到并改正,坏习惯就不是坏习惯。

 

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如果你刚开始这份事业,能够避免这些坏习惯;如果你已经有了这些毛病,那希望你能够意识到它们,并可以开始改变。每位开发人员在自己的职业生涯、学习经历中,都会出一些坏习惯,本文将列举开发人员常犯的坏习惯。

不遵循项目规范 

每个公司都会定义一套代码规范、代码格式规范、提交规范等,但是有些开发人员就是不遵循相关的 规范,命名不规范、魔鬼数字、提交代码覆盖他人代码等问题经常发生,如果大家能够遵循相关规范,这些问题都可以避免。 

用复杂SQL语句来解决问题

程序员在开发功能时,总想着是否能用一条SQL语句来完成这个功能,于是实现的SQL语句写的非常复杂,包含各种子查询嵌套,函数转换等。这样的SQL语句一旦出现了性能问题,很难进行相关优化。

缺少全局把控思维,只关注某一块业务

新增新功能只关注某一小块业务,不考虑系统整体的扩展性,其他模块已经有相关的实现了,却又重复实现,导致重复代码严重。修改功能不考虑对其他模块的影响。

函数复杂冗长,逻辑混乱

一个函数几百行,复杂函数不做拆分,导致代码变得越来月臃肿,最后谁也不敢动。函数还是要遵循设计模式的单一职责,一个函数只做一件事情。如果函数逻辑确实复杂,需要进行拆分,保证逻辑清晰。

缺乏主动思考,拿来主义

实现相关功能,先网上百度一下,拷贝相关的代码,能够运行成功认为万事大吉。到了生产却出现了各种各样的问题,因为网上的demo程序和实际项目的在场景使用上有区别,尤其是相关的参数配置,一定要弄清楚具体的含义,不同场景下,设置参数的值不同。

核心业务逻辑,缺少相关日志和注释

很多核心的业务逻辑实现,整个方法几乎没看到相关注释和日志打印,除了自己能看懂代码逻辑,其他人根本看不懂。一旦生产出了问题,找不到有效的日志输出,问题根本无法定位。

修改代码,缺少必要测试

很多人都会存在侥幸心里,认为只是改了一个变量或者只修改一行代码,不用自测了应该没有问题,殊不知就是因为改一行代码导致了严重的bug。所以修改代码一定要进行自测。

需求没理清,直接写代码

很多程序员在接到需求后,不怎么思考就开始写代码,写着写着发现自己的理解与实际的需求有偏差,造成无意义返工。所以需要多花些时间梳理需求,整理相关思路,能规避很多不合理的问题。

讨论问题,表达没有逻辑、没有重点

讨论问题不交代背景,上来就说自己的方案,别人听得云里雾里,让你从头描述你又讲不明。需要学会沟通和表达,才能进行有效的沟通和合作。

不能从错误中吸取教训

作为一位开发人员,你会犯很多错误,这不可避免也没什么大不了的。但如果你总是犯同样的错误,不能从中吸取教训,那态度就出现问题了。

总结

我认为提早规避这些问题,是成为一个优秀程序员必须要做的。这些习惯总结起来大致分为这 4 个方面:

  • 良好的编程修养

  • 谦虚的学习心态

  • 良好的沟通和表达

  • 注重团队协作

希望你我可以有则改之,无则加勉

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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