北京设计模式学习组bjdp.org第11次活动(2013.12.01)纪要

本次分享会探讨了如何识别及处理烂代码,并通过《驯服烂代码》一书作者伍斌的经验分享,以及百度公司持续集成的实践经验,为软件开发过程中的常见问题提供了可行的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

时间:2013.12.01,2-5pm

地点北京市海淀区信息路18号 上地5街 上地创新大厦二层博彦科技

参加人数:11人

活动要点

a) 伍斌分享撰写《驯服烂代码》第1章的心得

什么是烂代码?

烂代码能消灭吗?

烂代码靠什么来驯服?

b) 金锐分享百度公司持续集成的经验

找出4个问题;本地构建 + Check-in触发构建 + Daily构建。

c) 各位匠友一个月来对KataStarbuzzCoffee招式实现的代码分享

王洪亮和二奎用两个类(Drinkable和Order)来实现该招式;廖君仪用从内向外的瀑布式开发方式来实现该招式;伍斌用验收测试来驱动生产代码的开发。

e) 现场时间盒自由技法编码操练 ,用C# 实现KataStarbuzzCoffee招式

回顾:

1)收获:

* 在Visual C#上可以安装Resharper工具来提高重构的速度。

Visual C# 提供Ctrl + . 快捷键来创建新类。

decimal类型可以用于保存货币金额。

2)改进:

编写测试可以从验收测试入手来写,这样能保护更大范围的代码。

一个测试一般分为3步:Given(测试准备)、When(待测行为触发)、Then(编写Assert来进行判断待测行为是否符合期望)。根据Kent Beck的经验,可以先写Assert,再从Assert推出When中的行为,再从When推出Given的代码。

* Coffee类中的getPrint()方法建议更名为getDescription()用来打印饮料的名称和价格,但不应包含Total的价格。

用两个类(Drinkable和Order)来实现该招式,觉得还是把每个饮料和调味品单独创建类比较好,哪怕这些类仅保存价格和描述信息。因为这样做的好处是当添加新的饮料和调味品时,只要添加新的饮料类和调味品类即可,不需修改Beverage类。这符合开闭原则:对扩展开放,对修改封闭。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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