4.5 两人合作在现代软件开发中是否还适用?

GreyZeng 2022-10-08 09:19:05

原文地址:http://t.csdn.cn/bA5xH

阅读了教材的第四章节,关于两人合作的问题。我认为不同的程序员不同的代码风格代码设计都存在很大的差异,同样一份代码可能程序员A觉得码风很好,程序员B却觉得丑,运算符之间不敲空格,大括号不换行等等。虽然各个公司有明确相应的风格,但是变量名这些仍然无法避免,并且也有了解到各个程序员在使用git时也不希望有人在自己的branch上开发,都是要求对方创建一个新的branch进行开发,结对编程这种目前是否还有存在的意义?

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GreyZeng 2022-10-08
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约定大于配置,实际工作中,一个项目团队会有一套代码规范的插件,比如:
阿里的Java开发规范:https://github.com/alibaba/p3c
Google的Java开发规范:https://google.github.io/styleguide/javaguide.html
团队每个成员装上这个插件就可以对代码进行一些规范,大家按照规范来,就不会有那么多问题。
此外,要求对方在新的branch开发没问题,但是对方要负责把自己开发好的分支合并到主干。

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 自动驾驶是当前科技界高度关注的研究方向,其研究范畴涵盖了人工智能、计算机视觉、机器学习以及传感器融合等多个重要学科。这份题为"自动驾驶论文"的资料,无疑为人们提供了一个深入了解这一复杂系统的机会。以下是基于其标题和描述所呈现的一些关键知识点的详细阐述: 1. **自动驾驶技术**:自动驾驶指的是车辆在无需人类驾驶员参与的情况下,借助各类传感器和智能算法来感知周围环境,制定行驶路线,并执行驾驶行为。这种技术的核心宗旨在于提升交通安全性、缓解交通压力,并改善出行体验。 2. **Python编程语言**:Python是一种在数据处理和科学计算领域得到广泛应用的高级编程语言,由于其语法简洁且拥有丰富的库支持,经常被应用于自动驾驶领域的数据处理、模型构建和系统集成。 3. **源代码分析**:论文中提供的源代码可能包含了自动驾驶算法的实现细节,可能涵盖环境感知模块(包括图像处理、激光雷达数据解读)、决策模块(涉及路径规划、行为分析)、控制模块(涵盖车辆动力学建模、控制策略设计)等,这些代码可作为学习和研究自动驾驶算法的实践范例。 4. **计算机视觉**:自动驾驶系统中的计算机视觉技术主要用于识别道路标识、行人、其他车辆等,这通常涉及图像分类、目标识别和语义分割等任务,常见的技术包括卷积神经网络(CNN)、区域提议网络(RPN)、YOLO、Faster R-CNN等。 5. **机器学习**:机器学习是自动驾驶技术的核心,用于训练模型以理解和预测复杂的驾驶情境。深度学习,特别是深度强化学习,在决策制定和控制策略方面已取得显著进展。 6. **传感器融合**:自动驾驶汽车通常装备多种传...

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