减少冗长变量声明的代码行数有几种方法，具体取决于编程语言和上下文。以下是一些常见的技巧：问题背景在编写代码时，经常需要定义许多变量和参数。如果这些变量和参数过多，会导致代码行数增加，可读性降低。..., type=int)args = parser.parse_args()使用变量组后，代码行数从 10 行减少到了 6 行。另一种减少代码行数的方法是使用字典来存储所有的变量和参数。...代码例子以下代码演示了如何使用变量组和字典来减少冗长变量声明的代码行数：import argparse# Standard input module to absorb commands from CLIparser...，提高代码的可读性和简洁性。...选择合适的技巧取决于我们的具体需求和编程语言的特性。如果有任何代码上的问题可以截图一起讨论。
接下来，本文将介绍在 TypeScript 项目开发过程中，如何参考 DRY 原则尽量减少重复代码。...那么如何避免出现例子中的重复代码呢？...pageTitle' | 'recentFiles' >; 其实除了 Pick 之外，在实际开发过程我们还可以利用其他内置的工具类型来减少重复代码。...= Pick; // {type: "save" | "load"} 本文通过一些简单的示例，介绍了在 TypeScript 开发过程中如何减少重复代码，其实除了文中介绍了...Pick 和 Partial 之外，TypeScript 团队还为我们开发者提供了很多工具类型，可用于减少重复代码和提高开发效率，感兴趣的读者可以阅读本人之前写的 掌握 TS 这些工具类型，让你开发事半功倍
我们知道，在以太坊上的交易gas是有上限的，因此也是比较昂贵的，特别是针对一些复杂业务的处理，随着业务数据的增长，有可能会导致gas超高，甚至业务无法进行操作。...之前专门写过文章来描述如何减少gas的细节内容，这里再为大家讲解一种通过代码中memory来大幅度减少gas使用。...首先先看下面示例代码： pragma solidity ^0.5.10; contract Test{ struct User{ uint age;...temp.age = 40; temp.age = 20001; user.num = 3; user = temp; } } 在上述代码中...那么这两种写法的区别是什么呢？我们知道，区块链上的写操作是比较昂贵的，而setUser1进行了多次的写操作，而setUser2只进行了一次整体的写操作。因此，节省了相当大一部分的gas。
然而，AI，尤其是 LLM 系统，有可能成为解决这一长期存在问题的方案。通过其自动化功能和自愈功能，明智地使用该技术的软件团队可以努力通过主动 最大限度地发挥其自愈代码功能 来减少技术债务。...让我们讨论一下围绕 AI 和技术债务的担忧，以及组织如何通过自愈代码来解决和减少这一行业范围内的难题。 什么导致技术债务？...例如，可以使用 AI 和 LLM 开发代码审查工具，以提供对生成代码的逐行分析并发出类似人类的响应。 此外，AI 工具可以自动查找和修复错误，这有助于显着减少问题积压。...建立内部实践 LLM 自愈代码的想法令人兴奋，但平衡自动化和人工监督仍然至关重要。手动审查对于确保 AI 解决方案准确且符合项目目标至关重要，自愈代码可以大幅减少手动工作量。...因此，在部署 genAI 时，应与开发围绕手动编码的编码标准一样多的计划和准备，这有助于最大程度地减少技术债务。这也适用于集成自愈代码等解决方案，这些解决方案需要严格的设置才能长期有效。
使用同样的种子实例化的Random对象，每次运行时将会遵循同一种模式，产生同样的序列。”...这就是为什么每次运行该程序都会产生同样的结果的原理啦~ 当然，关于这个话题，高手林立的Stackoverflow上是不缺乏懂行的专家和见解的。...还有的人就非常精辟地指出了，这是计算机所谓的“伪随机数”问题（详细见扩展阅读），更有部分Geek的回复者从计算机理论和概率论的角度说明了，应该如何找到这些神奇的“随机数种子”。...也就是说，计算机所产生的随机数，实际上是有某种规律或者模式的“伪随机数”（Pseudo random number)。 如何用计算机程序产生高质量随机数，这是计算机理论科学中的一个非常重要的课题。...尤其是在复杂的计算环境下的高质量随机数的产生，需要牵涉到非常高深的计算科学和数学方面的理论研究。 在计算机随机数产生的理论研究上，美籍华人姚期智（目前任职于清华大学）是世界顶尖的专家。
目录 1 实现 1 实现 StopWatch stopWatch = new StopWatch(); stopWatch.start(); 你的代码 stopWatch.stop
这些嵌入式系统通常是用c编写的，而且开发人员常常被迫对代码进行手工优化，可能会回到汇编语言，以满足性能的需求。测量代码部分的实际执行时间可以帮助找到代码中的热点。...本文将说明如何可以方便地测量和显示在基于Cortex-M MCU的实时执行时间。 测量代码的执行时间 测量代码执行时间的方法有很多。作为一个嵌入式工程师，经常使用一个或多个数字输出和一个示波器。...可以通过在目标代码之前和之后读取周期计数器的值来测量和计算代码段的执行时间，如下所示。...尽管如此，也许应该把中断的任务包括进来，因为它们会影响到代码的最后执行时间。...，以便ELAPSED_TIME数据结构中的Min 和max 字段可以很好地表示所测量代码片段的执行时间 需要注意的是， 没有在测量过程中禁用中断，因为ISR可能会涉及到，也需要了解这会如何影响感知的执行时间
前言 作为一名合格的程序员，不写bug是不可能的。如何花费最少的时间来修复bug呢？ 在编码阶段借助一些静态分析工具往往可以事半功倍，减少代码中的bug。...静态分析工具能够在代码未运行的情况下分析源代码，发现代码中的bug。在C/C++程序中，静态分析工具可以发现程序错误，如空指针取消引用、内存泄漏、被零除、整数溢出、越界访问、初始化前使用等。...我第一次也错误的认为这段代码会打印“ON”。 如果我们用Clang编译，又有什么结果呢？...你能找出以下代码中的两个bug吗？...因此，建议大家可以在个人的开发工具中集成cppcheck静态分析工具。虽然它并不会解决你所有的问题，但是，它肯定有助于提高你代码的质量，并且减少你花在修正bug上的时间。
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。 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。...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(",...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？
秒'; } } // end function spent(); } //end class timer; $timer = new timer; $timer->start(); //测试代码
源 / 菜鸟教程 代码，正在改变世界。正是因为有了代码的存在，才有了阿里巴巴、百度、京东、天猫等的存在。 有网友分享了一篇名为 “看看牛B的程序员是如何写好看的代码”的文章。...整篇文章只有放了一段代码，而且这段代码据说是前谷歌工程师写的，大家快来看看什么水平? ? 在这段代码的下面，很多网友跟帖，下面精选一些网友的回答： 网友一：不是说不要嵌套太多的if么?...网友六：我觉得这个问题得看看这段代码解决的是什么问题，然后我们再基于这个问题考虑，就会体会到这段代码的厉害之处了，相同之处参见刷算法题时费尽千辛万苦解决了一个问题，看答案排行，发现第一名的代码量能只有自己的十分之一运算性能还强的令人发指...看来大家对谷歌前程序员写的代码，不是很满意，认为问题很多。其实不一定大牛写的代码就很牛逼，有些时候，也会出现一些小问题。曾经因为一行代码错误，日本价值18亿的卫星就失控了。...因为一行代码的错误，“瞳”卫星成为科学界的悲剧。 代码可以改变世界，也可以毁灭世界，程序员就是这样一群牛逼的存在。上面谷歌程序员写的那段代码，你觉得水平怎样，可以在下面留言！
很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic，一来更符合规范且容易阅读，二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的系统库itertools。...3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。...话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了，而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举，这时候我们今天的主角itertools就该上场了。...使用itertools itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象，其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到，而在运行效率上反而更低，毕竟人家是系统库。...，最终达到随手拈来的程度，装逼的说就是由术入道。
注意题目中的条件是 "name is"+(name == 'abcd') //"name istrue" 结果是一个非空字符串，所以是 TRUE；会输出 张三 参考代码: 答案： C.
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。...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。...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。
它提供了一种向代码添加重试逻辑的声明性方法。 作为本文的一部分，我们将了解如何使用 Spring Retry 重写现有代码，以及它如何帮助我将代码库减少 1000 行。...在展示新代码时，我将解释每个代码的注解和用例。 在研究重构的代码之前，让我们先了解一下在项目中设置 Spring 重试所涉及的步骤。 Let’s start hacking! 1....重构代码 既然我们已经设置了 Spring Retry，那么让我们开始重构代码。 以下是一个查询用户全名的代码示例，左边是老代码，右边是使用了 Spring Retry 的新代码。...Retry 中，我可以使用 RetryListenerSupport 将所有代码添加到一个位置，而不是在连接到 Mysql 数据库的所有代码的每个重试块中添加相同的代码。...Spring Retry 来减少样板代码并使代码更具可读性和可维护性。
C语言中的volatile关键字也许大部分人都听过，但实际用过的人可能不多，它的字面意思是“易变的”。...今天我们的题目就跟它有关，这也是一道比较著名和经典的面试题，不同公司对它进行过多次考察，代码如下： int square（volatile int *p){ return(*p)*(*p); }...函数意思大家都明白，就是计算整数的平方，就问上面的代码有没有问题？...我们都知道为了提高效率编译器会对程序进行一定的优化，但有时“自作聪明”的编译器也会帮倒忙，刚开始我们提到volatile关键字的字面意思是“易变的，不固定的”，用它来修饰变量，目的就是告诉编译器你不要管我...回到本题，如果说编译器在编译上述代码时，把它等价为如下： int square（volatile int *p){ int a=*p; int b=*p; return a*b; } 由于volatile
在中断函数的开头将一个 GPIO 引脚置高。 在中断函数的结尾将这个 GPIO 引脚置低。 用示波器或逻辑分析仪测量 GPIO 的高电平持续时间，即为中断函数的执行时间。...在中断开始时读取定时器的计数值（ TIMx->CNT）。 在中断结束时再次读取计数值。 两次计数值的差值乘以定时器时钟周期，即为中断函数的执行时间。...在中断开始时读取 SysTick 的计数值（SysTick->VAL）。 在中断结束时再次读取 SysTick 的计数值。 两次计数值的差值乘以 SysTick 的时钟周期，即为中断函数的执行时间。...如果中断执行时间较长，可能会导致 SysTick 溢出，需要额外处理。这个目前还不知道咋办 还有自带的调试内核，这个时比较高级的技巧，值得重点学习。...代码，三分写，气氛调，不是啥好活。
在日常工作中，如何减少汇报人和听汇报人之间的内耗呢？让会议更有效果？下面是一些建议。 [汇报人] 简明扼要的呈现事实， [听汇报人] 基于信任理解和尊重事实。在此基础上多轮交互，巩固信任基础。...每个维度的指标?什么数字支撑？ [听汇报人]：质疑、询问，多角度，多立场提出对挑战，获取回应和解释； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：多角度论证，评价维度(角度）?每个维度的指标？...每个维度的指标？什么数字支撑？...2、完全信任的场景下： ①.陈述问题阶段： [汇报人]：说事实结论； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：说事实结论； ③.定资源分配： [汇报人]：说事实结论； [听汇报人]：做决策； [汇报人]：...总结 解决内耗问题的核心点：建立双方的信任；信任的建立需要一个过程，从点滴做起，失信的成本在组织层面和个人评价方面的成本极高！
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