如何improve一个有着复杂策略的已有项目

本文分享了作者在分词项目中遇到的问题及解决方案。通过对badcase进行高效归类,作者改进了分析方法,从更高层面审视问题,提高了工作效率。

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

最近这段时间在做分词相关的事情。

1.前段时间主要是看源代码,对于代码的核心逻辑已经了解得很充分了。核心逻辑大概占5000行代码中的1000行到1500行,而剩下的代码都是一些非常细节的的策略代码,其作用主要是:针对不同特性的query实行不同的策略

2.目前这几天在对bad case池子里面seg bad case进行分门别类。归类的依据是这些bad case 产生的原因。换句话说来说,代码中哪一部分的“失误”导致了错误的发生。

之前在对bad case进行归类时,都是采取的很细节的做法,比如看打印出来的log,分析从log的哪些行开始,输出开始不符合预期。这样的方法具体到了某一行或者某几行代码。其优点是,能够透彻而底层地了解 错误 产生的原因。缺点上也显而易见:速度太慢,以至于无法满足工程上 快读推进的要求。


后来,请教了炜鹏,炜鹏告诉了我他的做法:从更大的一个perspective分析错误产生的原因,并进而对bad case们进行归类。这样有两个好处:1.能够快速推进工程进展。2.假如我们在前期非常细致、底层地分析了一些A类bad cases, 但是等分析完全部bad cases,我们却发现A类bad cases并非是当前project的主要问题。那么,我们在A类bad cases上所花费的时间和精力 就会没有收益。3.与2相对应的是,假如采取炜鹏的做法,我们可以很快过一遍bad cases,并且对他们进行归类。之后再根据每类中bad case的数量来区分主要问题和次要问题。,进而在算法调整方面,以解决主要问题为优先。


还有一个更加重要的收获:那就是,当自己的方法论比较落后、速度效率比较慢时,一定要多向周围的人请教。三人行,必有我师焉!!!!


3.


内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值