代码重构（Code refactoring）有时是很枯燥的，字符串替换之类的操作不仅乏味，而且还容易出错，好在有一些工具可用，以PHP为例，如：Rephactor，Scisr等等，不过现成的工具往往意味着不够灵活...，所以今天我要说说Shell在代码重构中的应用。...重构前的代码示例： 01 重构后的代码示例： 01 <?...另外程序中是通过生成一个唯一的临时文件来完成保存的。
不过，工作量肯定和插件的个数，以及插件的代码规模肯定是成正比的，我只需要把这两点统计出来，估计一个大概的工作量还是可以的。于是，有下面的统计表： 图 3 横坐标是代码行数，纵坐标是在插件个数。...然后在Event.java中使用该注解： 图 4 图 5 （注：PlayerEvent 和UIEvent是Event中定义的内部类，事件Id定义在内部类中。...使用JavaSymbolResolver进行重构 一开始，我是通过新建工程，然后在工程build.gradle文件中，引入JavaSymbolResolver库的： dependencies { compile...无法解析出ClassB的类型，因为ClassA.AnInterface无法解析出来，因为AnInterface没有定义在ClassA中，但是，我们都知道，从java语法的角度，ClassB这么写是完全正确的...图 12 图 13 图 14 总结 本文主要记述了我如何通过编写工具自动生成代码的方式，提高代码重构的效率。原本计划需要共计60人日的工作量，实际一个人只用了不到三周的时间便完成了任务。
在深入探讨之前，让我先来介绍一下背景故事。我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示： 这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。 代码详解 CSV文件是列表的列表 我简单地认为，CSV 数据就是列表的列表。因此，我可以将各个元素视为嵌入列表。...") 调用放在另一个列表中： 这让我有点伤脑筋，因为 .split(",") 本身就是一个列表，将它打包到另一个列表中，岂不变成了双重嵌套列表？...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异： 你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...最后，我在 CPython 的贡献者 Crowthebird 的帮助下解决了这个问题，他演示了在不使用推导式的情况下重写代码的问题。 错误的写法： 正确的写法： 这个问题可以得到解决吗？
在深入探讨之前，让我先来介绍一下背景故事。我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示：这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...看似很简单，我可以使用 pandas DataFrame 编写几行代码就够了。下面是我编写的代码：你发现 bug 了吗？反正我没看出来。下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。...这个嵌套列表会生成以下字节码：然后，我一些自己的代码进行扩展，最终得到了以下代码：错误事实证明，Python 无法按照我的想象将可迭代的文本分解与推导式结合起来，你必须把 .split(",") 调用放在另一个列表中...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异：你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...我不确定，但我相信这关系到最初提出列表推导式的建议时确立的实现细节。最后，我在 CPython 的贡献者 Crowthebird 的帮助下解决了这个问题，他演示了在不使用推导式的情况下重写代码的问题。
在github.com官网注册完之后会生成一个自定义的个人主页，用户所有托管的代码都会显示在这个主页上。...在 Visual Studio中建立Github项目 在VS中使用Github可以说是一件轻松加愉快的事情，几乎不需要任何多余的设置。...在Damao这个项目中，大猫新建了两个脚本和dt、dt2两个数据集，并且用内置的浏览器同时打开这两个数据集。如下： ? 建立完项目后，接下来的任务就是要把我们的R代码上传到云端了！...在“change”列表中，我们可以看到我们新建了一个叫做01-test.R的脚本和一个叫做02-empirical.R的脚本，并且删除了一个叫做Script.R的脚本。...有时我们需要比较两个版本的代码，例如本地版本与云端版本，使用VS的compare功能可以自动高亮出所有修改，让所有变动一目了然。下图就是一个大猫实际编程中遇到的例子。
GoGoCode (https://github.com/thx/gogocode) 冯雨老师也是开源代码转换工具 GoGoCode 团队的成员，他和他所在的阿里妈妈前端团队在迁移大型前端项目的过程中逐渐孵化出了这一工具...冯雨：大家对于代码优化和代码重构可能都有着自己的定义，我先分享一下我的看法吧：代码优化就是让程序在功能不变的同时跑得更快；代码重构则是让程序在功能不变的同时理解起来更清晰、延展性更好。...InfoQ：你在进行代码重构的日常工作中，有没有什么印象深刻的踩坑经验吗？ 冯雨：如果说是在日常工作中进行代码重构，我的经验来看，最容易被忽视但其实非常难搞是“人”的问题。...当我们决定重构时，多半是认为当前的代码不够好，或者糟透了；同时大概率这段代码还不是自己写的，那在撸起袖子改动前，一定要提醒自己，这段代码不好可能只是自己的结论，最好提前和协作的同事们问个明白，也许有盘根错节的掣肘之处...但是在使用过程中，想要写一个很小的功能都需要走一遍繁杂的 AST 查找、构造和修改的过程，而且之后的可读性也比较差。
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果ggplot2或者你代码的改变对可视化输出引入了改变，当你在本地或者Travis运行测试时会失败。
本次我们抛开 JAVA 虚拟机源码这些相对底层的东西，来与各位探讨一下几个代码重构的小技巧。...No.1：重复代码的提炼 重复代码是重构收效最大的手法之一，进行这项重构的原因不需要多说。它有很多很明显的好处，比如总代码量大大减少，维护方便，代码条理更加清晰易读。...");/* 重复代码块 */ } } No.2：冗长方法的分割 有关冗长方法的分割，其实有时候与重复代码的提炼是有着不可分割的关系的，往往在我们提炼重复代码的过程中，就不知不觉的完成了对某一个超长方法的分割...类的拆分是一个相对较大的工程，毕竟一个大类往往在程序中已经被很多类所使用着，因此这项重构的难度相当之大，一定要谨慎，并做好足够的测试 No.10：提取继承体系中重复的属性与方法到父类 这项技巧大部分时候需要足够的判断力...往往这一类重构都不会是小工程，因此这一项重构与第九种类似，都需要足够的谨慎与测试。而且需要在你足够确认，这些提取到父类中的属性或方法，应该是子类的共性的时候，才可以使用这项技巧。
并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。...二 在visual studio code中下载R和R LSP client两个extension R extension作为基础的R语言插件，R LSP client作为代码编写时函数提示的辅助工具。...▶ pip install radian 四 在R中安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别，R session...2 在文件中找到Rprofile.site文件，编辑脚本，插入以下这段代码 ▶ source(file.path(if (.Platform$OS.type == "windows") file.path...中运行的话，则会出现R session watcher不启用的状况，data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口，以在windows中选择radian.exe路径为例
在 EasyDSS 的程序开发中，有时为了加快速度，会在 for 循环中采用协程的方式进行代码编写，类似代码如下： wg := sync.WaitGroup{} wg.Add(length) for s...s 为从集合中取出的指针变量，因为采用协程的方式， go func(){} 代码会新启动一个协程进行运行。...，即使下一次循环中 s 改变，也不会出现问题。...)) } }() defer wg.Done() sender.WriteRtcPacket(pkt) }(s) } wg.Wait() 在代码的最开始加上...总结以下在写协程的时候主要注意两点： 1.保证捕获协程中的 panic 异常； 2.在协程中使用外部的变量时，应该以传参的方式传递到协程中。
❝最近偶尔遇到个别朋友询问运行代码报错的情况，各种情况都有但是长久的情景几乎是一致。本节来解答一下遇到这些该如何执行。...，可通过网络检索该函数即可得知所对应的R包 案例3 ❝一堆警告信息就是报错不出图，遇到这种情况多半是所使用的R包作者进行了更新，这种情况尤其是在「github」上发布的R包常出现，因此可去作者github...❞ 案例4 ❝毫无头绪的报错，数据处理后就是无结果反馈。这种情况就比较复杂了，有可能是R包之间函数冲突，有可能是版本问题，更甚者是电脑性能的问题。...下面举个实际例子来进行说明 ❞ 案例图 此图为小编2023年9月25日公众号发布的一篇文档图，此次在原有代码的基础上做了简化，代码如下 加载R包 library(tidyverse) library(ggtext...R代码的报错真是难以让人琢磨，「也许这就是提示该换电脑了」 ❞
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等. rpois(n, lambda) dpois(x,lambda) 连续型...mean+3sd)几乎是在肯定的。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
\r\n"); 那你知道这些 \n 和 \r 的区别吗？ 一、关于 \n 和 \r 在 ASCII 码中，我们会看到有一类不可显示的字符，叫控制字符，其中就包含\r 和 \n 等控制字符。 ?...通常用的 Enter 是两个加起来。 有的编辑器只认\r\n，有的编辑器则两个都认。所以要想通用的话，最好用\r\n 换行。...在微软的 MS-DOS 和 Windows 中，使用“回车 CR('\r')”和“换行 LF('\n')”两个字符作为换行符; Windows 系统里面，每行结尾是 回车+换行(CR+LF)，即“\r\...，Unix/Mac 系统下的文件在 Windows 里打开的话，所有文字会变成一行；而 Windows 里的文件在 Unix/Mac 下打开的话，在每行的结尾可能会多出一个^M 符号。...Linux 保存的文件在 windows 上用记事本看的话会出现黑点。这个应该很多人都看到过，比如，Keil 代码中直接显示换行符： ?
/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 源代码：点击阅读原文 我从 R 的金融板块邮件列表收到一位知名金融工具包贡献者——Brian Peterson...下面是我运行的代码，我会尽快在明天贴出一份全面的研究。...在原假设下，滚珠轴承的平均直径不会改变，而在备择假设中，在制造过程中的某些未知点处，机器变得未校准并且滚珠轴承的平均直径发生变化。然后，检验在这两个假设之间做出决定。...(在编写此文档时，不会评估以下代码块。我已将结果保存在 Rda 文件中。对于涉及并行计算的每个代码块都是如此。我在犹他大学数学系的超级计算机上执行了这些计算，在这里保存结果。)...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。
R8作为一个新工具，鲁棒性不如proguard，在面对手Q这个庞然大物时，出现了一些问题，本文主要分享一下R8在手Q应用遇到的问题，供后面有需要的同学参考。...三、R8在手Q应用中遇到的问题3.1 Liveness Analyze过程—根可达性算法在介绍补丁问题前，先简单介绍Liveness Analyze过程，后面的几个问题都和Liveness Analyze...理解根可达性算法前需要先理解四个概念：1、Root: 在proguard 配置文件中明确要keep的对象，算法的输入。...在使用R8过程中，我们发现同样的代码，构建多次，高概率出现不正常的dexDiff，具体表现如下：IDragview 的clinit方法有时候存在，有时不存在，导致生成的补丁不稳定。...同时在代码复杂度角度，R8比proguard和DX工具的代码要复杂不少，刚开始看的时候一头雾水，经过了一段时间的分析和探索，初步掌握了一些分析方法和思路，能定位和解决一些实际问题，但离理解全部流程、甚至提升
前言 我之前写过一篇AOP的文章 看AspectJ在Android中的强势插入 是通过AspectJ来实现的，本篇是『巴掌』的投稿，他通过使用ASM来讲解了在Java和Android中的AOP方法，非常值得大家学习交流...再写ASM插入代码前，我们必须意识到一件事，那就是得知道我们会在onMethodEnter中存一个方法开始时间，再在onMethodExit中存一个方法结束时间，再去相减，那么问题来了，这个时间我们存哪呢...然后便是插入时间统计代码了，我在之前的一篇文章就有介绍过 手摸手增加字节码往方法体内插代码（http://www.wangyuwei.me/2017/01/22/%E6%89%8B%E6%91%B8%E6%...ASM提供的类生成一个插入代码后的字节流再丢给虚拟机，自定义的代理得实现ClassFileTransformer，并且提供premain()方法，写有premain方法的类得在MANIFEST.MF中显示调用...我们预留了一行注释，去遍历build/intermediates/classes/release/下面生成的所有class，当然R.class、BuildConfig.class这些我们就可以直接跳过，
获取spring中bean的方式总结： 方法一：在初始化时保存ApplicationContext对象 ApplicationContext ac = new FileSystemXmlApplicationContext...然后在通过它获取须要的类实例。上面两个工具方式的差别是，前者在获取失败时抛出异常。后者返回null。...下面是实现ApplicationContextAware接口方式的代码，前面两种方法类似： public class SpringContextUtil implements ApplicationContextAware...spring 的ApplicationContext对象，可是在使用是一定要注意实现了这些类或接口的普通java类一定要在Spring 的配置文件applicationContext.xml文件里进行配置...可是须要注意一点，在server启动时。
标签：VBA 这是一段非常好的代码，来自ozgrid.com，可以使用它来快速排序VBA中的数组。 代码如下： '对一维或二维数组排序....'二维数组可以通过传递适当的列编号作为sortKeys参数来指定其排序键. '函数传递一个引用，因此将对原始数组进行变异....sortCols Erase arr1 Erase arr2 Erase tmp On Error GoTo 0 sortArray = arr End Function 下面是一个如何处理包含数字的字符串排序的小演示...（可以使用自动筛选来查看默认排序与排序代码的结果对比）： Sub smartNumberSort() Dim a, i& ReDim a(1 To 500) a(1) = "Key" For i
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH.... ~ parameter) print(ggp10k + ggtitle("solnp Optimization")) 相较于 β，ω 和 α 的估计值更加稳定，这一节论和之前文章中的结论大体一致，...结论 在一般大小样本量的情况下，rugarch 和 fGarch 的表现都不好，即使改变函数的最优化算法（相关代码未贴出）也于事无补。...不过当样本量极端大时，rugarch 的稳定性大幅改善，这似乎印证了机器学习中的一个常见观点，即大样本 + 简单算法胜过小样本 + 复杂算法。
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