4.5 结对编程是否太理想化了?

GreyZeng 2021-07-16 16:48:34

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问题来自于阅读了构建之法第三版中 4.5 节 结对编程后产生的疑问

结对编程看上去是个很美好的东西,两个人一起,角色不断互换,一起思考,一起解决问题。但是在实际的操作中,每个人都有自己独特的节奏,独特的风格,例如有人倾向于提前设计好整体架构乃至所有细节,而另一个人更倾向于直接去莽,在写代码的过程中不断改进,这样一起工作的话是不是会出很多问题?面对同一个问题,两人可能会有不同的解决的方式,而这两种方式并无优劣之分,只是各有特点,此时会不会因为风格差异问题导致合作出现问题?还有在"领航员"复审代码的时候,"驾驶员"会不会要不断的被打断工作节奏,不断的解释等等。

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GreyZeng 2021-07-16
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感觉确实结对编程阻碍很大,在之前的项目中,我自己就感觉到,我自己写代码很快,但让我去跟上别人的思路,我有时确实难以做到,所以说,可能结对编程对人的某些特性要求较高,所以适用的概率大概率不高

GreyZeng 2021-07-17
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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