同时，我们还将探讨如何在前端开发中使用ESLint和VS Code工具来设置和检测圈复杂度。什么是圈复杂度？圈复杂度是由Thomas J....简化代码结构可以使代码更易于理解，减少错误的引入，并提高代码的可测试性。此外，降低圈复杂度还有助于改善代码的性能，因为简单的代码通常执行更快。如何降低圈复杂度？以下是几种降低圈复杂度的常用方法：1....为了降低圈复杂度，可以考虑使用早期返回（early return）的方式来减少条件语句的嵌套。通过在函数内部尽早返回结果，可以避免深层嵌套的条件判断。...拆分复杂函数函数的复杂性是导致圈复杂度升高的另一个常见原因。当一个函数包含过多的逻辑和操作时，它往往难以理解和维护。为了降低圈复杂度，可以将复杂的函数拆分成多个小函数，每个函数只负责一个特定的任务。...这样可以提高代码的可读性和可维护性，并且使得每个函数的圈复杂度更低。
那我们如何在编码中，CR（Code Review）中提早的避免这种情况呢？使用圈复杂度的检测工具，检测提交的代码中的圈复杂度的情况，然后根据圈复杂度检测情况进行重构。...但是从长期看，低圈复杂度的代码具有更佳的可读性、扩展性和可维护性。同时你的编码能力随着设计模式的实战运用也会得到相应的提升。 2. 圈复杂度度量标准 那圈复杂度，是如何衡量代码的复杂程度的？...如何降低圈复杂度 这里其实有很多很多方法，然后各类方法也有很多专业的名字，但是对于初了解圈复杂度的人来说可能不是那么好理解。...所以我把如何降低圈复杂度的方法总结成了一句话那就是——“尽量减少节点判定法中节点的数量”。 换成大白话来说就是，尽量少写if、else、while、case这些流程控制语句。...除了能够降低圈复杂度，拆分小函数也能够提高代码的可读性和可维护性。 比如代码中存在很多condition的判断。 其实可以优化成我们单独拆分一个判断函数，只做condition判断这一件事情。
本次主要是聊聊关于使用接口抽象和降低圈复杂度的方式 工作中，难免会遇到老项目老代码，不仅仅需要我们维护，可能还需要我们在原来的垃圾代码上进行新增功能或者是进行优化调整 例如 现有的老代码中关于用户系统这一块就已经经是摇摇欲坠...尽可能降低圈复杂度 圈复杂度也可以理解为条件复杂度，是一种用来衡量代码复杂度的标准 例如一些没有判断语句的代码，圈复杂度就是 1 如果是 if...else 那么圈复杂度就是 2 ，简单的就可以理解为涉及到判断条件的数量...4 ，其中有 3 个判断条件和一个默认的正常顺序，因此是 3 +1 = 4 这个时候，我们可以如何降低圈复杂度呢？...op.ValidateTenantInfo() ... } 这种方式，是不是就可以将圈复杂度降低到 1 了呢？...而且看起来也优雅了很多 总结 主要叮嘱了我们维护和开发的时候，要重视封装，重视抽象，重视降低圈复杂度 只要你用心去打磨，自然会变得越来越好 但是可别生搬硬套，毕竟一些定制化的需求，定制化的代码你去做接口抽象是没有啥意义的
JavaScript 是一种易于学习的编程语言，编写运行并执行某些操作的程序很容易。然而，要编写一段干净的JavaScript 代码是很困难的。 在本文中，我们将研究如何降低函数复杂度。...简化函数 函数应尽可能简单，最好只做一件事，行数也不要太多，最多不能超过 30 行。 我们不应该使用 ES5 类的方式，也不应将IIFE用于模块或块。...相反，我们应该使用类语法，其中可以在类中包含该类的多个实例方法。这会大大减少了函数的体量。 同样，只要我们可以定义函数，函数就应该是纯函数，这意味着他们不应该产生副作用。...例如，最好的简单函数是如下： const add = (a, b) => a + b; 上面的函数没有任何副作用，因为它不会在函数外部修改任何变量。...另外，它也是一个纯函数，对于相同的输入，输出的结果也都一样的。
由于供应商不仅提供基本的计算能力，而且还提供平台即服务的替代方案和高度专业化的服务，如数据存储和机器学习，因此，消费者实现最佳成本或最佳方式的复杂性也在不断增加。...不过，也许有人会说，这种显而易见的复杂性是选择多样化的结果，而实际上，就个别应用来说，总体复杂性可能会降低。本文探讨了导致云计算基础设施复杂性的不同方面，以及缓解这种复杂性的方法。...因此，妥善利用云服务和技术有可能降低整体（架构和运营）的复杂性，至少对单个平台来说是如此。 与简单的重新托管相对应的是云原生转换。云原生方法，通常与容器化应用程序相关，从根本上考虑到了云的灵活性。...自动化工具 计划成功的关键是尽可能地推迟破坏。因此，早期的关键是采用对战略成功具有基础意义的技术。注意，工具的选择可能会受到云平台选择的影响。...受这种选择影响最大的群体需要深入参与到工具的选择过程。 云无关的自动化可以提供一个走出技术丛林的途径，提供集中控制和可重复、可版本化的流程（即基础设施即代码）。
重构代码，以适配当前模块设计之初未考虑到的多样化场景，并增加模块的可维护性、健壮性、可测试性。那么，如何明确重构的方向，以及量化重构的结果呢？代码圈复杂度可以是一个供选择的指标。...下文将介绍如何获取应用的代码圈复杂度做到线上监控，给到复盘程序复杂程度的数据支撑。...2.4 降低圈复杂度方法 1. 函数提炼与拆分，单一职责： 拆分成子函数； 每个函数要有明确的功能实现，不要为了追求行数少而合并功能实现； 逻辑模块和数据模块要区分开编写。 2....【plain】 -C CCN, --CCN CCN 设置字段的限制数。可以代码行数，圈复杂度，令牌数，参数数或自定义字段。如果函数设置超过了限制数会报警。...对于软件代码好坏的衡量，圈复杂度可以作为一个参考指标，研发可以通过提炼拆分函数、优化算法、优化逻辑表达式等方法降低模块（函数）圈复杂度。
---- theme: cyanosis 这是我参与11月更文挑战的第2天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 圈复杂度用来衡量代码结构的复杂程度； 公式法 如图是一张简单的程序流程控制图：...此图中，E = 9, N = 8, P = 1，因该程序圈复杂度为 9 - 8 + (2*1) = 3 ； 边的个数和节点的个数很好理解，但： 什么是 连通分量？...注意：圈复杂度计算中，计算变量是连通分量，而不是强连通分量！ 判定法 上面通过公式来计算圈复杂度，似乎有点太过麻烦，计算边、节点、连通分量，都要费不少劲！ 有没有更加粗暴简单的方法呢？...判定法用于简单程序的圈复杂度计算还是很有效果的； 需要注意的是：对于多分支的 case 结构或多个 if - else 结构，必须统计全部实际的判定条件数； ---- 圈复杂度是评判代码优劣的标准之一，...降低圈复杂度大致有如下方法： 简化、合并条件表达式 将条件判定提炼出独立函数 将大函数拆成小函数 以明确函数取代参数 替换算法 从先计算后降低圈复杂度的角度来优化代码，使代码更加易读、易扩展、易维护，这就叫
因此，在合适的情况下，借鉴其他BI工具（如SAP BW等）的“并表”模型构建方式，减少数据模型中的层次关系以及操作表，可以在适当牺牲数据存储以及模型的灵活性，而使得模型更加简单，数据分析更加便捷——实际上...想象一下很多个这样的一层套一层的表和事实数据表（如销售订单表）的关联，形成雪花形状的设计。...一般来说，单个模型表的优点比多个模型表的优点更多。 主要问题如下： 从存储和性能角度，Power BI 加载的表越多，效率较低。 这些表必须包括支持模型关系的列，因此可能会导致模型较大。...和单个表里的筛选器相比，需要遍历较长的关系链，效率也会更低。 设计窗口显示的模型表会很多，体验较差，特别是当雪花维度表只包含一列或两列时 。 不能创建跨越表的层次结构。...所以，最理想的方式取决于数据量和实际分析的要求——而这一点，需要的就是不断的在实际工作中应用、总结。 后面，我将继续结合案例对模型设计等Power BI的实际应用问题进行举例说明。
单次 BFS 的最坏情况需要扫描完整个矩阵，复杂度为 。 同时，最多有 个海洋区域需要做 BFS，因此这样的做法复杂度为 ，并且 可直接取满。 PS....： 空间复杂度： 多源 BFS 这其实还是道「多源 BFS」入门题。...我们可以将「源点/起点」和「汇点/终点」进行反转：从每个「陆地」区域出发，多个「陆地」区域每次同时向往扩散一圈，每个「海洋」区域被首次覆盖时所对应的圈数，就是「海洋」区域距离最近的「陆地」区域的距离。...不过，这是如何与「单源 BFS」联系起来的呢？...看起来两者区别不大，但其本质是通过源点/汇点转换，应用常规的 Flood Fill 将多次朴素 BFS 转化为一次 BFS，可以有效降低我们算法的时间复杂度。
复杂度 Attention操作复杂度:首先经过"切头"，把输出变成 image.png 长度， image.png 就是 image.png 和 image.png 的运算，由于h为常数，复杂度为...原始Transformer的复杂度为 image.png , 而sparse transformer试图把此复杂度降低为 image.png .这样，就可以处理上千长度的输入，层数可以达到上百层...无论如何，注意力权重高的地方只占一小部分，这就为 稀疏注意力 提供了数据上的支持。...另外，底层不适合用dilated sliding window, 因为底层需要去学习局部的信息；高层可以适当的使用少量的dilated window，以降低参数量。...之后，我们需要把这个描绘相对位置的embedding融入到传统transformer的attention计算中去。 那么，如何做到这样的融合呢？
递归算法的时间复杂度表达式： O(T) = R * O(s) O(T)表示时间复杂度 R表示递归调用的次数 O(s)每次递归调用计算的时间复杂度 想想斐波那契函数，它的递归关系是f(n)...解释：这种情况下，我们最好是可以借助执行树，它是一颗被用来表示递归函数执行流程的数。树中的每一个节点代表递归函数的一次调用。所以，树中节点的总数与执行期间递归调用的数量相对应。...递归函数的执行树将形成一个n叉树，这个n就是递归在递归关系中出现的 次数。 还拿斐波那契函数来说事，那它会形成一个二叉树。具体可参考下图。...所以，我们可以估算出f(n)的时间复杂度就是O(2n) 备忘录 备忘录技术是用来优化递归算法时间复杂度的技术。...现在我们就可以利用文章开头列出的公式来计算备忘录技术应用后的时间复杂度：O(1)n=O(n)。 结论 备忘录不仅优化算法的时间复杂度，而且还可以简化时间复杂度的计算。
我还没读这本书，但是我看了作者在谷歌的一次演讲（Youtube），介绍了这本书的主要内容。我觉得非常值得看，大部分书教你怎么写正确的代码，这本书教你如何正确设计软件。 ?...下面我就根据演讲视频和网上的书评，做一下笔记。 一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。...二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。...好的 class 应该是"小接口，大功能"，糟糕的 class 是"大接口，小功能"。好的设计是，大量的功能隐藏在简单接口之下，对用户不可见，用户感觉不到这是一个复杂的 class。
免疫荧光染色实验最烦恼的就是自发荧光，如何降低这种影响呢？ 小编这里有几条建议，可供参考。 1 — 前言 为什么SCI看起来高大上呢？ 小编的经验是：观点创新+排版漂亮+图片绚烂+语言精练。...但是接触过的人都明白，免疫荧光标记存在一个很大的问题，即自发荧光。这将极大地降低实验图片的可用性和美观性。 自发荧光类似于传统IHC的背景性染色。如下图中的大片绿色荧光，几乎都是自发性荧光。 ?...自发荧光的解决办法有两种，采用冰冻切片染色或降低石蜡切片染色的自发荧光。 今日主要是探讨如何降低免疫荧光染色实验中的石蜡切片自发性荧光，且听小编慢慢道来。...3.2.4 荧光二抗 采用进口的荧光二抗是非常重要的。因为低质量的荧光二抗中往往残留较多的未标记游离荧光素，游离的荧光素未与蛋白质结合，形成了聚合物和衍化物，它们的自发荧光也是很强的。...对于表达较少或荧光信号较低的多标记实验而言，Evan's蓝或者台盼蓝染色可能会降低荧光信号的敏感度。 现在很多的试剂商都供应了含DAPI的封片剂，不仅可以染核，还有防止荧光淬灭的成分。
一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。 所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。...好的 class 应该是"小接口，大功能"，糟糕的 class 是"大接口，小功能"。好的设计是，大量的功能隐藏在简单接口之下，对用户不可见，用户感觉不到这是一个复杂的 class。...反正我告诉你出错了，怎么解决是你的事。" 正确的做法是，除了那些必须告诉用户的错误，其他错误尽量在软件内部处理掉，不要抛出。
本文的主要贡献在于引入了一种新的特征空间固化方法，能够有效地降低特征图的时空复杂度，提高对象检测的效率和准确性。...然而，由于单发多框算法的精度较低，而基于卷积神经网络的目标检测技术的计算复杂度较高，因此，寻找一种高效且精度较高的目标检测技术成为了当前研究的热点之一。...研究结果揭示了解耦头部结构的利用与相关损失函数之间的逻辑相关性。具体而言，对于不同的任务，应根据损失计算的复杂性调整解耦头的结构。...此外，当考虑提出的用于特征空间固化的密集通道压缩方法时，直接减少最终层中的通道数量以匹配输出通道可能会导致前向传播过程中的特征丢失，从而降低网络性能。...这是因为对于匹配的正样本，与两个任务相关联的损失相对较小，因此避免了过度扩展。这种方法大大降低了解耦头中的参数和GFLOP，最终提高了推理速度。
那些最需要它的人并没有意识到它的潜力。 不久前，我宣布Kubernetes赢得了容器编排大战。虽然我一贯持正确观点，但云计算行业的很多人已将Kubernetes视为解决所有问题的终极技术。...虽然多云是个好主意，但将为数众多的API混入一个统一的平台中，这使得开发人员的工作和操作任务变得更为困难。 其次，在没有适当规划的情况下部署云解决方案。...如果要以最小的风险部署到多云解决方案，你至少要了解你现在的出发点，你的目的地以及如何达到目的地。大多数企业都无法回答这些问题，却继续在消极被动的状态下运营。...Kubernetes生态系统(包括最近发布的Anthos)的本质就是抽象容器内的应用程序和数据。其真正的价值就在于以高度可扩展的方式将这些容器自动化，同时降低复杂性。...我担心的是，必须处理复杂性的人不了解自动化或不了解Kubernetes如何解决这些问题。
带有__slots__的类实例 为了大幅降低内存中类实例的大小，我们可以考虑干掉__dict__和__weakref__。...大小 1 000 000 64 Mb 10 000 000 640 Mb 100 000 000 6.4 Gb 目前，这是降低类实例占用内存的主要方式。...recordclass函数与namedtuple函数类似，可以自动创建这些类： >>> Point = recordclass('Point', ('x', 'y', 'z')) >>> ob =...在默认情况下，recordclass函数会创建一个类，该类不参与垃圾回收机制。...Numpy 使用拥有大量数据的多维数组或记录数组会占用大量内存。但是，为了有效地利用纯Python处理数据，你应该使用Numpy包提供的函数。
n*n次，时间复杂度为O( ? )：平方复杂度。 百度百科对时间复杂度的定义是：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。...我们再把常见的复杂度列举出来看看。...次，时间复杂度为O( ? )：指数复杂度。 空间复杂度 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。...int a[] = new int[n]; 这个例子的空间复杂度是多少呢？这个数组开辟的空间是多少呢？ O(n)。...总结 时间复杂度和空间复杂度本就是一个相互博弈的过程，一个多另一个就少，根据适当的问题，找到适当的解，这才是好办法。 下面给一张常见数据结构时间和空间复杂度的图作为结尾把。 ?
总所周知，多年来我国制造业，都是靠劳动力成本，来取得一定优势的。但随着近年来，人工成本和原材料成本的不断增长，让不少制造业企业利润，受到巨大影响。那么生产制造业该如何降低生产成本呢？...4-1.jpg 大家都说，制造业想降低生产成本难度很大，甚至可以说做不到。真的是这样吗？我们来分析一下生产成本的构成，在会计核算上，生产成本主要由：直接材料、直接人工、制造费用三部分构成。...最后制造费用，这主要由厂房与机器设备的折旧费构成，这部分制造费用的总额往往是一定的，能降低的部分主要是制造费用中的变动费用，占比极为有限。 4-2.jpg 生产制造业如何降低生产成本？...降低生产成本的最好选择，就是采用自动化设备生产模式。 1、自动化生产升级改造可以从现有普通生产设备升级改造，或是根据生产工艺重新设计自动化生产流水线从而达到生产自动化的目的。...以上就是关于生产制造业如何降低生产成本的内容介绍了，希望可以对您有所帮助。
前言 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 大家都知道，数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快， 如何让代码更节省存储空间。...所以，“快”和“省”是衡量一个算法非常重要的两项指标，也就是我们经常听到的时间复杂度和空间复杂度分析。 那么，为什么需要复杂度分析呢？复杂度分析的方法论是什么呢？ 这就是我们本节要解决的问题。...好了，进入今天的学习吧。 为什么需要复杂度分析？ 首先，我们来思考一个问题：对于两个算法，我们如何评判谁运行得更快，谁运行时更节省内存？...比如，我们后面要学习的排序算法，当数据规模比较小时，插入排序反而比归并排序更快。 所以，我们需要一种可以不用实际运行算法，就可以估计算法执行效率的方法。 这也就是我们所说的复杂度分析。...后记 本节，我们从算法执行效率方面阐述了为什么需要复杂度分析，并介绍了复杂度分析的方法，即渐近分析法，如果严格地遵循渐近分析法，需要大量的数学知识，这无疑增加了我们分析算法的难度，那么，有没有什么更省心地计算复杂度的方法呢
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