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何时应该重构代码?如何重构代码?

日常工作中,相信大家都见过一些看见就想骂人的代码,那么今天呢,我们就来聊聊何时应该重构代码,以及如何重构代码。...3.何时重构 任何情况下我都反对专门拨出时间进行重构。重构本来就不是一件应该特别拨出时间做的事情,重构应该随时随地的进行。...何时不该重构:有时候既有代码实在太混乱,重构它还不如重新写一个来得简单。 重写而非重构的一个清楚讯号是:现有代码根本不能正常运作。...如何确定提炼哪一段代码?寻找注释是一个很好的技巧。它们通常能指出代码用途和实现手法之间的语义距离。如果代码前方有一行注释,就是提醒你:可以将这段代码替换成一个函数。

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如何估算网游真实玩家在线人数

我们经常都可以看一些网游新闻,动不动就说某某游戏数十万、上百万玩家同时在线,这里面的水分有多少呢。今天是六一儿童节,我们的话题讨论的是一个加减乘除的数学问题:如何估算网游的真实玩家在线人数。   ...许多玩家都习惯在评论中去反驳某某游戏的最高在线人数,而反驳的依据是什么呢?...首先,让我们来听听一些老玩家,他们是如何估计游戏真实在线人数的: 17173记者 风贼 游戏博客>>   通常我会先去看该游戏在17173的专区PV排名,一般玩家数量多的用户,在17173专区的...另外,还有去一些搜索排名或者检测排名的站点去看该游戏官网的数据,也能推断出这个游戏的火热程度。论坛活跃用户数量,玩家投稿数量什么的都能起到一定的反映。...这个推论数字是有水分的,因为有工作室的存在,但它的准确也很高,除了工作室那部分不考虑外,其他的交易至少说明那些玩家是游戏的忠实玩家、有效玩家

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PostgreSQL 与 MySQL:如何选择以及何时选择

您将对何时利用 PostgreSQL 的高级功能与何时 MySQL 的简单性就能完成任务有一个看法。 首先,在深入探讨它们的差异之前,让我们牢记这两种数据库作为关系型 SQL 平台的共同点。...在评估 PostgreSQL 和 MySQL 时,我们不仅在比较两个数据库系统,而是在探讨每个数据库如何与您的具体项目需求、规模以及所涉及的数据操作特性相匹配。...以下是一些深入的示例,说明 PostgreSQL 和 MySQL 如何适应不同的场景,帮助您决定哪个数据库适合您的特定项目或应用需求。...它的 ACID 合规性和强大的索引选项支持高风险的银行业务,包括实时事务处理、欺诈检测和风险管理。这些功能确保了处理敏感金融数据的可靠性和效率,保持计算的准确性,并支持复杂的经济模型。

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如何估算网游真实玩家在线人数

我们经常都可以看一些网游新闻,动不动就说某某游戏数十万、上百万玩家同时在线,这里面的水分有多少呢。今天是六一儿童节,我们的话题讨论的是一个加减乘除的数学问题:如何估算网游的真实玩家在线人数。   ...许多玩家都习惯在评论中去反驳某某游戏的最高在线人数,而反驳的依据是什么呢?...首先,让我们来听听一些老玩家,他们是如何估计游戏真实在线人数的: 17173记者 风贼 游戏博客>>   通常我会先去看该游戏在17173的专区PV排名,一般玩家数量多的用户,在17173专区的...另外,还有去一些搜索排名或者检测排名的站点去看该游戏官网的数据,也能推断出这个游戏的火热程度。论坛活跃用户数量,玩家投稿数量什么的都能起到一定的反映。...这个推论数字是有水分的,因为有工作室的存在,但它的准确也很高,除了工作室那部分不考虑外,其他的交易至少说明那些玩家是游戏的忠实玩家、有效玩家

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如何阻止人们询问:“我们何时得到AI?”

面对层出不穷的“企业何时会采用AI”问题,试试这四步方案,无需对AI评估与采用感到惶恐。...或者,如果你需要指导如何处理你的老板让你使用人工智能(AI)而不是人来填补你的空缺职位,你该怎么办?也许你需要在这次事故其实是你的过错时,度过一次无责难辞的事后总结。...为了表达团结精神,希望提供一些幽默,也许甚至为IT领导提供一些建议,我写了《工程师求生手册:专家建议如何处理工作量(和工作/生活)灾难》。...如何在不尖叫的情况下回答“我们什么时候能用上 AI?” 啊,AI——作为一个 IT 领导者,你必须拥抱这个趋势,否则你会变得绝望地过时。这是一条兔子洞,你逃不掉的。...API 是如何打开舱门的方式。 4. 机器人也需要人 非常好!

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图解面试题:如何找到破产玩家

【题目】 下表是一个玩家某天的游戏对局时间记录以及破产记录。现在要分析出当天连续破产玩家人数,这里的连续破产概念是连续两次记录为1就算。有什么思路来判断小表中的a用户是破产玩家?...玩家ID:上表只给了a玩家,表中还有其他玩家; 对局开始时间:时间类型,游戏是每一时间开一局,所以看到玩家a的对局开局时间是9点、10点、11点等这样; 是否破产:0代表未破产,1代表破产 【解题思路】...(1)因为游戏是每一时间开一局,所以“连续两次记录“就是: 表A中的“对局开始时间” - 表B中的“对局开始时间” = -1 (2)表A中的“否破产值“=1,表B中的“否破产值“=1 先来看第一个条件如何实现...在上面的sql已经得到了哪些玩家是破产玩家,只需要统计查询结果的表行数就可以了,例如上面的查询结果表看作表c,破玩家数量就是: select count(*)from c; 【本题考点】 1.考察逻辑思维能力...,如何将“连续”条件拆解为可以具体的问题。

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Sketch星标功能如何使用?何时使用星标功能?

用过Sketch的朋友都知道Sketch有一个星标功能,什么是星标功能,如何使用星标功能,什么时候能用到星标功能呢?编就给大家带来了Sketch Mac版教程-Sketch星标功能如何使用?...何时使用星标功能? 什么是Sketch星标? 星号是指示文档版本历史记录中关键更新的好方法。为文档加星标将帮助 Workspace 成员(包括编辑者和查看者)识别最相关的更新。...文档时间线中的星标有助于指示特定更新何时值得注意或重要。它们使您可以更好地控制工作区之外的成员看到的内容,并允许您对库进行编辑,而无需立即向使用它们的人发送更新。...何时使用星标 为更新加星标以帮助编辑和您的工作区成员识别重要更新。 为更新加星标以选择您希望访客看到哪些文档更新。 为更新加星标以控制将哪些库更新发送给使用库的每个人。...如何为更新加星标 为了在您的文档中为更新加星标,您首先需要将您的文档保存到 Workspace。 从 Mac 应用程序中选择“文件”>“保存并加星标...”

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数字化时代,电子签名玩家如何突围?

然而在这个阶段,电子签名能发展起来也是基于互联网金融的发展,但是随着互联网金融暴雷不断,众多的小玩家也接连倒闭。 3.0阶段(2018年—今):进入全行业全场景阶段。...市场广阔,玩家焦虑 在市场和政策的双重驱动下,以数字认证为代表的电子签名服务商,纷纷发挥自身技术和服务优势,抢夺市场。但是在市场繁荣的背后,同时也夹杂着玩家们的焦虑。...尽管如此,盈利难仍是玩家们的一大难题,而这对于国外的上市企业DocuSigncn来说,也不例外。...对于国内电子签名玩家而言,主要收入包括合同签署费用、认证服务费、接口集成费用(如API接入费)、服务器存储空间费等。...而玩家们不能只针对B端头部客户,在C断市场,也同样有广阔的空间。目前电子签名的场景实现越来越丰富,使得C端用户接触点增加。

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如何检测TLS beaconing

ee-outliers 是用于检测存储在 Elasticsearch 中的事件的异常值的工具,这篇文章中将展示如何使用 ee-outliers 检测存储在 Elasticsearch 中的安全事件中的...接下来增加一部分新配置,用于定义统计 TLS beaconing 的检测模型,此用例已在示例配置文件中定义过了,如下所示: ############################### BEACONING...此外,beaconing 模型的内置要求是至少需要 10 个 buckets,否则不会检测到 beaconing。...结论 在这篇文章中,展示了 ee-outliers 检测存储在 Elasticsearch 中的任意字段组合的 beaconing 行为的能力。...配置触发灵敏度可以决定模型以多严格的标准检测异常值,也为分析师提供根据需要调整和定制的能力。最后,通过使用新字段丰富每个异常事件,在任何喜欢的可视化工具中制作显示异常值的仪表板。

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游戏玩家如何沉浸式体验交互竞技场? #ArenaVerse

总的来说 ArenaVerse 是关于游戏模式,环境和角色的矩阵,适合 2 - 14 名玩家及以上的多人 VR 。...图源:Maruti Suzuki ARENA 官网 ArenaVerse 的特别之处 - 真正的自由漫游: 利用轻量级的无线硬件和空间映射,为玩家提供前所未有的VR移动水平。...- 组合战场的优势: 系统范围在 4 到 12 名玩家之间, ARENAVERSE 有不同的游戏模式,利用组合战场的优势。一支由 12 名玩家组成的小队与来自您设施的另一组 12 名玩家作战。...图源:Maruti Suzuki ARENA 官网 多人动作以及战斗模式对于竞技玩家来说,无疑能够获得较好的游戏体验,而 ArenaVerse 除了在汽车行业的应用,未来在更多的领域带来的虚拟交互式体验也十分让人期待

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异常检测,GAN如何gan ?

异常检测(Anomaly detection),一个很常见的问题。 在图像方面,比如每天出入地铁安检,常常看到小姐姐小哥哥们坐在那盯着你的行李过检图像,类似如下(图来自GANomaly论文): ?...又比如在一些医学图像分析上,源自健康人的影像也许是比较容易获取的,并且图像的“模式”往往固定或者不多变的,而病变的图像数量是很少、很难获取,或者病变区域多变、甚至未知的,此时异常检测就面临着正样本/异常图像很少...这种情况其实在很多场景下有所体现,比如工业视觉检测等等。 对于已知类别、数量较多情况下,不管异常与否,我们也许可以通过训练一个分类模型就能解决。...下面速览几篇论文、看看GAN是如何做异常检测的(数据主要为图像形式): ---- 1....检测时的计算方法: ? 4. 2018-11-13 GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training ?

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