3.1 re-work是否能够衡量代码质量呢?

GreyZeng 2022-03-14 19:09:07

    “有人试图用“re-work”来表示质量,如改动少的代码最初质量高,因为re-work的次数少。笔者认为,re-work只是表明在软件开发过程中花费的时间,re-work的多寡并不跟最终的质量成正比。”

     读到此处,我想起了2.3章节中所提到的大学生和工程师在完成任务时的时间分配比例对比。其中,工程师将更多的时间用于“需求分析”、“具体设计”上,而少量时间用于“具体编码”,其意义就是要先整体设计好在进行编码,而笔者也认为这样的工作方式是高效的。
     那么问题出现了,充分的设计的目的就是为了减少re-work,倘若某段代码需要大量的re-work来进行修正,是否也就意味着设计阶段不充分,并未为后续的编码节约时间呢?一段没有被充分设计的代码是否也可以说质量并不是很高呢?

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GreyZeng 2022-03-14
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在以前任务不是那么重的时候,我认为不应使用写了再改的做法,因为当时认为写了再改也不会改出好程序,但是在这个学期的大量的代码的PUSH下,我发现在《构建之法》书中提到的某些程序使用写了再改的模式是比较有帮助的,像文中提出的只用一次的程序完全可以写一个“能跑的”出来,因为这个时候无需考虑太多知识,以后也不会用到这段代码,所以先“敏捷”出一个功能保证其他功能的完整性,这个时候如果去专门学习这个知识反而会浪费时间,不如把时间放到会反复使用的程序上。因此我现在感觉写了再改的模式对有些代码还是比较适用的,但那些反复使用的代码还是要学习相关知识在完成,否则日后修改会浪费时间,效率非常低。

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GreyZeng 2022-03-14
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这个问题我目前认为书中说的不无道理,re-work的多寡确实并不和最终的质量成正比,但re-work还是可以一定程度上反应工程质量的。正如博客中所认为的,在着手具体编码实现之前的设计,其目的就是为了减少甚至避免re-work,而如果re-work较多,则说明设计不够到位,也就说明之前的工程质量出了问题,我仍然坚持认为这个逻辑是没有错的。
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内容概要:本文介绍了基于噪声抑制半监督学习的锂离子电池SOH(State of Health,健康状态)估计方法的Python代码实现。该方法融合半监督学习框架与先进的噪声抑制机制,旨在利用少量标注样本和大量未标注数据,有效提升电池健康状态预测的精度与模型鲁棒性,特别适用于实际工程中电池老化数据标注成本高、样本稀缺的挑战性场景。通过设计高效的特征提取网络与可靠的伪标签生成及优化策略,模型能够有效识别并抑制训练过程中的噪声干扰,增强在复杂工况和数据波动下的泛化能力与稳定性。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Python编程能力,从事电池管理系统(BMS)、新能源汽车、储能系统等领域的科研人员、工程师,以及专注于电池寿命预测、设备状态监测与智能运维等方向的硕博研究生;; 使用场景及目标:①解决锂离子电池SOH估计中标注数据获取困难、成本高昂的核心痛点;②提升模型在存在测量误差、传感器漂移或异常数据等噪声环境下的预测准确性与可靠性;③为相关科研课题提供可复现、可扩展的算法基准与开源代码框架,加速算法迭代与工程落地; 阅读建议:此资源以Python代码为核心载体,强调算法的完整复现与实验验证过程,建议读者结合代码逐模块剖析模型架构、损失函数设计与训练流程细节,并积极在自有电池数据集上进行迁移学习、参数调优与性能对比,以深入掌握半监督学习与噪声抑制技术在电池退化建模中的关键应用。

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