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实例告诉你如何把 if-else 重构成高质量代码!

为什么我们写的代码都是 if-else? 异常逻辑处理型重构方法实例一 异常逻辑处理型重构方法实例二 异常逻辑处理型重构方法实例三 异常逻辑处理型重构方法实例四 状态处理型重构方法实例一 状态处理型重构方法实例二 总结 为什么我们写的代码都是 if-else? 程序员想必都经历过这样的场景:刚开始自己写的代码很简洁,逻辑清晰,函数精简,没有一个 if-else,可随着代码逻辑不断完善和业务的瞬息万变:比如需要对入参进行类型和值进行判断;这里要判断下对象是否为 null;不同类型执行不同的流程。 落地到具体实现只能不停地加 if-else 来处理,渐渐地,代码变得越来越庞大,函数越来越长,文件行数也迅速突破上千行,维护难度也越来越大,到后期基本达到一种难以维护的状态。 虽然我们都很不情愿写出满屏 if-else 的代码,可逻辑上就是需要特殊判断,很绝望,可也没办法避免啊。 其实回头看看自己的代码,写 if-else 不外乎两种场景:异常逻辑处理和不同状态处理。 两者最主要的区别是:异常逻辑处理说明只能一个分支是正常流程,而不同状态处理都所有分支都是正常流程。搜索程序员白楠楠公众号,送你一...

教程 | 如何使用变分自编码器VAE生成动漫人物形象

点击上方“迈微AI研习社”,选择“星标★”公众号 重磅干货,第一时间送达 变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)经常被相互比较,其中前者在图像生成上的应用范围远窄于后者。VAE 是不是只能在 MNIST 数据集上生成有意义的输出?在本文中,作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物的头像,并取得了不错的结果。 以上是通过变分自编码器生成的动画图片样本。想要获得本文在 Github 代码仓库中的相关代码请点击:https://github.com/wuga214/IMPLEMENTATION_Variational-Auto-Encoder 在图像生成领域,人们总是喜欢试着将变分自编码器(VAE)和对抗生成网络(GAN)相比较。人们的共识是,VAE 更容易被训练,并且具有显式的分布假设(高斯分布)用于显式的表示和观察,而 GAN 则能够更好地捕获观测值的分布并且对观测分布没有任何的假设。结果就是,每个人都相信只有 GAN 能够创造出清晰而生动的图片。虽然可能确实是这样,因为从理论上讲,GAN 捕获到了像素之间的相关性,但是没有多少人试过用比 28*28 维的 MNIST 数据更大的图...

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