代码可读性

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优化编写风格,提升Matlab代码可读性
(4)优化编写风格,使得别人或者自己能够更轻松地理解之前编写的Matlab代码。具体方法包括:统一变量和函数命名规范,确保具有清晰明确的意义;优化代码结构,保证层次分明;增加详尽清晰的注释。 (5)重视代码的全面测试,特别是注意处理警告信息。 (6)具备建立和解决数学模型的能力,以简化程序的复杂度。
Matlab编程指南提升移植性和可读性
这本书详细介绍了Matlab的编程风格,帮助读者更好地学习Matlab编程,使其代码更易于移植和理解。
解读年报可读性:5个必备jieba词典
借助jieba库分析年报可读性,以下5个词典不可或缺: 财经类词汇词典: 收录金融、会计、经济等专业词汇,帮助准确识别年报中的关键信息。 行业术语词典: 针对特定行业,例如科技、医疗、制造等,补充jieba对行业特有词汇的识别能力。 风险提示词典: 包含“风险”、“亏损”、“波动”等词汇,用于识别年报中的风险提示部分,评估潜在风险。 情感词典: 涵盖正面、负面情感词汇,帮助分析年报的整体情感倾向,例如乐观或悲观。 停用词词典: 过滤“的”、“是”、“在”等无实际意义的词汇,提高分析效率,突出重点信息。
随机分配算法的Matlab代码——随机性的重要性
随机分配算法的Matlab代码展示了随机性如何成为效率的关键来源。控制部分的随机化是自然策略的基本概念,通过付出小的可靠性代价显著提高效率。快速随机算法比慢速确定性算法更为可靠。LSH算法基于随机比特采样,在汉明距离中查找k个近邻,无需评估实际汉明距离值。Matlab编码技巧向量化,使用随机性算法。rbslsh在C++中的实现,优化了内存使用。仅在输入数据被修改时才透明地分配数据的临时副本。进行性能分析以提高数值计算性能。
Matlab实现精确性检验代码-SymNet
这是我们对SPD矩阵非线性学习提出的轻量级联SPD歧管深度学习网络的Matlab实现。如果您发现这篇文章对您的研究有帮助,请引用以下内容:R. Wang, X.-J. Wu, 和 J. Kittler的“SymNet: A Simple Symmetric Positive Definite Manifold Deep Learning Method for Image Set Classification”,发表于2020年IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。SymNet-v1文件夹包含三个.m文件:(1) deepmain.m是主文件,实现了SymNet-v1的结构;(2) computeCov.m用于计算训练和测试图像集的SPD矩阵。
基于MATLAB的ECOTOOL季节性预测代码
ECOTOOL工具箱提供用于时间序列分析和预测的例程,包含探索性、描述性和诊断性统计工具。该工具箱集成了自动识别、估计和离群值检测程序,可用于多季节ARIMA模型、传递函数、指数平滑等模型。它提供深入的文档和演示,引导用户完成建模过程。
代码艺术提升算法可维护性的技巧
算法题是指在编程和计算机科学中,需要通过编写代码解决特定问题的题目。这些问题涵盖数据结构、算法设计和逻辑推理等多个方面。解决算法题可以显著提升编程能力、逻辑思维和问题解决能力。常见的算法类型包括排序问题(如快速排序、归并排序)、搜索问题(如二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索)、图算法问题(如最短路径问题、最小生成树问题)、动态规划问题(解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题)、贪心算法问题(在每一步选择中都采取最优策略以期全局最优)、递归问题(利用自调用函数解决问题)、字符串处理问题(如模式匹配、字符串反转)以及数学问题。解决算法题需要深入分析问题,选择合适的算法和数据结构,并编写出高效、清晰的代码。在面试、编程竞赛或学术研究中,算法题是常见的考核方式。
PAPR降低OFDM选择性映射技术MATLAB代码
此MATLAB代码对比了OFDM系统在传统实现和使用选择性映射技术降低PAPR的两种情况下的性能。改进的OFDM系统采用选择性映射技术设计,以降低传统OFDM系统的PAPR。通过BER和CCDF图比较了改进后的OFDM系统和传统的OFDM系统的性能。
MATLAB数组排序代码——Python实现选择性搜索
MATLAB排序代码选择性搜索的英文全称Python完整实现。我详细阅读了相关论文和作者的MATLAB实现。与其他实现相比,我的方法真实地展示了原始论文的思想。此外,该方法逻辑清晰,注释丰富,非常适合教学目的,帮助新手理解选择性搜索的基本原理和练习代码的阅读能力。安装建议:可以通过以下方式安装最新版本:$ pip install selective-search或者从GitHub获取最新版本:$ git clone https://github.com/ChenjieXu/selective_search.git $ cd selective_search $ python setup.py install或通过conda安装:conda install -c chenjiexu selective_search。
【WHUT】*代码*《软件测试》实验一功能性测试
武汉理工大学软件测试课程实验一题目:测试隔一日问题的功能性测试方法。程序有三个输入变量month、day、year(均为整数值,1≤month≤12,1≤day≤31,1900≤year≤2050),输入日期的月、日、年,输出隔一天的日期。例如,输入为2004年11月29日,输出为2004年12月1日。编写问题的需求规格说明书,并完成程序设计。使用功能性测试技术设计两套测试用例集,考虑等价类划分和边界值分析测试技术。根据设计的两套测试用例集进行测试,编写实验报告。