不要重新 制作轮子

 当我们在项目中需要实现一个功能,而这个功能在其它地方已经得到了实现,
但是我们又不能直接调用实现那个功能的方法,有两种情况:
 一.是我们根本就访问不到那个类,也就无从去调用原有的方法实现。
 二.是那个功能方法的实现对当前的功能不是很适合,比如原来的功能实现和
当前的功能实现的“业务逻辑”不一样,导致我们不能直接使用原有的实现方法。

 通常情况下,我们都会将原来的那段代码拷贝过来,然后加以修改供我们
现在的方法来使用,但这样做无异于“重新制作轮子”,那么我们该怎么办呢?
 
 间接访问:
 对于第一种情况,我们不能直接去调用那个功能的代码,但我们千万不能将
这个代码修改一下再封装成我们自己的代码来使用。这样做无异于重新“制作轮
子”,对于别地方的“轮子”,我们无法直接访问,那就看我们那个“轮子”所在
的地方是否提供了服务的类或共有的接口,然后看我们的代码能否调用到这个服务。
如果能调用这个服务的话,在这个服务中添加一个方法来间接的调用那个“制作轮
  

有很多时候,别人写好的代码我们不能直接的使用,但我们又无法访问到这
个类,有时我们就会将这个代码粘贴到自己能访问到的类中,加以修改然后使用。
这样做虽然解决当前的问题,但并没有利用别人写过的代码,有的人会说 “我压
根就访问不到这个类!”遇到这种情况,我们要做的是看有没有一个隐式的桥梁
(通常指接口或服务),只要我们能访问到这个桥梁,这个桥梁能访问到那个类。
这样问题就解决了。

 

 代码解耦:


 对于第二种情况,就要理清那个代码的“业务逻辑”和“功能方法”,如果
那个代码的“功能方法”能够被我们所使用,那么我们所要做的事情就只有一项,
将原来的代码“解耦”,解到我们和原有的代码“业务逻辑”都可以访问解耦后的
“功能性方法”。这样无论是 原来的业务 还是 现在的业务 都可以顺利的完成我
们想要做的事情了。


 对于这里,如果原来的代码能够做到,“业务逻辑”代码与“功能”代码独立
出来,就不会造成现在的事情。所以我们在写一个方法的时候尽可能的考虑到会不会
有其它的业务来调用当前的方法,写一个通用的方法出来,将不通用的部分封装。即
使我们考虑不那么周全,那么只要做到一点就可以避免这样的情况,那就是:写功能
单一的方法 请参见《写功能单一的方法》

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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