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a2320064997:
请问博主,排序的动图是怎么做出来的?
排序算法一览(二):归并类排序、分布类排序和混合类排序 -
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mack:
一般采用json
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fly_hyp:
我也做了一个中文编程软件,叫趣智思成
一些中文编程语言 -
facingSun:
受教了
前端解耦的一个最简单示例
其实本没有什么代码是“史上最烂”的,要有也只有“史上更烂”的,我想随便说说这个话题,也是源自豆瓣的一个讨论。事实上,系统复杂了被骂代码烂是一件司空见惯的事情。当然,也有一些短小的代码片段,就足以看出代码作者是个不怎么样的人。
布尔类型的使用是很容易变成最烂代码的:
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if (isTrue())
if (isTrue())
doSomething();
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if (boolVal == true ) {
.....
} |
有一些毫无意义的注释:
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return 1 ; // 返回 1
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//如果标志为真,就返回true if (flag)
return true ;
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更无意义的是这样的变量命名:
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public static final int ONE = 1;
public static final int TWO = 2;
|
也有人说,最烂的代码片段应该是这样的才对:
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}
}
}
}
}
}
}
}
} |
还有曾经被骂到遍体流脓的12306.cn,代码节选:
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var sig = 0;
if (searchwordl.indexOf( "'" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "\"" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "%" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "#" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "&" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "*" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "(" ) > -1 || searchwordl.indexOf( ")" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "@" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "`" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "/" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "\\" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "," ) > -1 || searchwordl.indexOf( "." ) > -1 || searchwordl.indexOf( "=" ) > -1 || searchwordl.indexOf( "<" ) > -1 || searchwordl.indexOf( ">" ) > -1)
sig = 1; searchwordl=searchwordl.replace( "'" , "" );
//searchwordl=searchwordl.replace(" ",""); searchwordl=searchwordl.replace( "%" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "#" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "&" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "*" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "(" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( ")" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "@" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "`" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "/" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "\\" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "," , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "." , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "=" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( "<" , "" );
searchwordl=searchwordl.replace( ">" , "" );
if (searchwordl == '请输入搜索条件' ){
alert( "请输入搜索条件" );
return false ;
} if (searchwordl == '' ){
alert( "请正确输入搜索条件" );
return false ;
} if (sig == 1){
alert( "请正确输入搜索条件" );
return false ;
} document.getElementById( 'searchword' ).value=searchwordl;
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还有JavaScript的烂代码,这实在太多了,就不贴了。越灵活的语言,越难驾驭,超级烂的代码就越容易见到。
Tiago Fernandez做过一个投票,选举最烂的Java API:
公式是:score = (I can live with) + (Painful * 2) + (Crappy * 3) + (Hellish * 4)
结果,你猜到了吗?
Java的框架多、语法严格,对于限制那些要来搞破坏的程序员确实有帮助。但是真要搞破坏,要限制还是限制不住。以前我接触过一个Portlet扩展类,一共好几千行,当时觉得这代码已经够烂了。可是后来我看到了5000多行的存储过程,还有7000多行的jsp页面——我以前以为Java程序员的破坏力要远远小于C/C++程序员。看来,也不尽然。
我的经历中接触到的烂代码,最常见的大概包括下面几种:
- 一些命名的恶习,比如“cptct”这种缩略语缩略到几乎是密码电报的方法名,大概是受到Basic毒害,即便是早期的 Visual Basic 版本也在代码中强制实施了一些约束(如变量名的长度、模块中允许的变量数和模块的大小)。
- 早些年的web项目(甚至包括现在的一些小公司做的web项目),不懂解耦、不会分层,逻辑全部揉在一起,一坨屎一样。页面模板直接访问数据库、样式代码散落在世界各地,HTML写死在各种逻辑里。
- 在某些程序员眼里,“复用”==“继承”,只要有可复用的属性、公共的方法,就设法用无敌霹雳继承大法来解决,也不管适不适合,一级又一级,最后一定是一棵伟岸无边的继承树。
- 无穷无尽的工具类。这类代码比继承大法的代码好不到哪去,XXHelper、XXTools这样的静态类满山遍地都是,但是复用的眼光倒是比只会继承多了一条路……
- 不会用标准库函数、封装好的类库。我见过好几个这样的程序员,对于Integer、Long、Double这些数值对象类型的定义、方法几乎完全不了解,倒是对String很熟悉,所有的转换、校验,全部都转换成String以后完成,完成后再转回来。
- 上帝类。本质是对类的职责单一不理解。用Java、C++的程序员写出上帝类也就罢了,今年我居然听朋友说到一个写Ruby的有相当工作经验程序员写出一个巨大的上帝类来……
- 满大街乱跑的设计模式。本质是过度设计。好好一个“new Template()”非要引入工厂,再搞一个策略模式、模板模式,不过瘾,最后加上注解来实现……
- 大部分的JavaScript、CSS。不解释。
今天有同事说,代码之所以成为烂代码,很大可能是写代码的人会遇到比后来读代码的人多得多的问题,虽然写代码的人解决了大部分的问题,但是剩下的问题还是足以让代码遗臭万年。不过我不这么看,我看到过年份比较早的VB代码、还有Delphi代码,虽然都是界面开发用的,虽然很多理念远远不及今天,代码依然清晰易懂。
有的程序员说,工期紧、项目重,领导催得我天天吐血,迫不得已我写出了烂代码。客观原因千千万万,我确实无话可说,毕竟在物质文明还非常虚弱的时候,还是不要扯精神文明的蛋。但是,优秀的程序员是有追求的,而人是会麻木的,总是把项目压力挂在嘴边的,给一个宽松的限期也不见得能如何。
还有的程序员说,唯物辩证法告诉我们,任何事物都有两面性,所以我们要学习烂代码中好的设计,并且把糟糕的设计引以为戒……我说,得了吧。烂就是烂,把屎放在冰激凌蛋筒里也还是屎,那么矫情干什么?
有很多程序员总有一种推倒重来的冲动,特别是看到烂代码的时候。我也曾经如此。其实这是危险的。况且在很多情况下你的重写未必有他原来的烂代码好。也许你能解决其中的30个问题,却引入了50个新问题。重构还是要在业务模型和流程清晰的情况下尽量小改动、划模块入手,大开大合总是危险的。
总说十五年前吃过多少多少苦的程序员我一点都不佩服,我佩服的是在十五年前那种条件和观念下,依然能够写出现在看来都让人无比舒坦代码的优秀程序员。不写烂代码就是爱惜生命、节约资源、保护地球,写好的代码就是一个程序员的素质,没有那么多理由可以讲。
文章系本人原创,转载请注明作者和出处(http://www.raychase.net)
注:本博客已经迁移到个人站点 http://www.raychase.net/ ,欢迎大家访问收藏,本ITEye博客在数日后将不再更新。
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编书 机械制图习题集(属性块图框)出版社.dwg
【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
内容概要:本文档提供了三种神经网络控制器(NNPC、MRC和NARMA-L2)在机器人手臂模型上性能比较的MATLAB实现代码及详细解释。首先初始化工作空间并设定仿真参数,包括仿真时间和采样时间等。接着定义了机器人手臂的二阶动力学模型参数,并将其转换为离散时间系统。对于参考信号,可以选择方波或正弦波形式。然后分别实现了三种控制器的具体算法:MRC通过定义参考模型参数并训练神经网络来实现控制;NNPC利用预测模型神经网络并结合优化算法求解控制序列;NARMA-L2则通过两个神经网络分别建模f和g函数,进而实现控制律。最后,对三种控制器进行了性能比较,包括计算均方根误差、最大误差、调节时间等指标,并绘制了响应曲线和跟踪误差曲线。此外,还强调了机器人手臂模型参数的一致性和参考信号设置的规范性,提出了常见问题的解决方案以及性能比较的标准化方法。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB编程语言的研究人员或工程师,以及对神经网络控制理论有一定了解的技术人员。 使用场景及目标:①理解不同类型的神经网络控制器的工作原理;②掌握在MATLAB中实现这些控制器的方法;③学会如何设置合理的参考信号并保证模型参数的一致性;④能够根据具体的性能指标对比不同控制器的效果,从而选择最适合应用场景的控制器。 其他说明:本文档不仅提供了完整的实验代码,还对每个步骤进行了详细的注释,有助于读者更好地理解每段代码的功能。同时,针对可能出现的问题给出了相应的解决办法,确保实验结果的有效性和可靠性。为了使性能比较更加公平合理,文档还介绍了标准化的测试流程和评估标准,这对于进一步研究和应用具有重要的指导意义。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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内容概要:PT500PLUS平行轴齿轮箱故障测试台是由瓦伦尼安(VALENIAN)Machine Vibration & Gearbox Simulator(机械振动-齿轮箱模拟器)开发的专业机械故障仿真测试设备。该测试台旨在模拟和研究转子、齿轮传动、轴承及电机系统中的多种常见故障,包括但不限于轴不对中、转子不平衡、机械松动、轴承故障、齿轮故障(如点蚀、磨损、断齿等)以及电机故障(如转子不平衡、轴承故障、匝间短路等)。测试台配备有先进的传感器和数据采集系统,能够实时采集并分析振动、噪声、转速、扭矩等参数,提供多通道同步信号采集与频谱分析功能。此外,测试台还配备了10寸触摸屏、PLC智能控制系统和急停按钮,确保操作简便和安全。 适用人群:机械工程专业师生、科研人员以及从事机械故障诊断和维护的技术人员。 使用场景及目标:①用于高校和科研机构的教学和研究,帮助学生和研究人员深入理解机械故障的机理;②为企业提供故障诊断和预防性维护的解决方案,提高设备可靠性和运行效率;③通过模拟真实工况下的故障,进行轴承寿命预测性试验,研究轴承故障机制与轴承载荷、转速、振动、温度之间的关系。 其他说明:测试台结构紧凑,模块化设计,便于移动和维护。它不仅支持多种传感器的安装和数据采集,还提供了丰富的分析软件功能,如FFT频谱分析、轴心轨迹图、小波分析等,支持数据导出和二次开发,适用于各种复杂的研究和应用需求。
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