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浅谈团队代码风格/结构一致性

本文探讨了团队在代码风格与结构一致性上的长期实践与思考,分享了如何通过统一的代码规范和框架设计,提升代码可读性、可维护性,并降低团队协作与新人上手的成本。文章从问题起源、解决方案、实际收益到具体落地工具进行了全面阐述。 前言 某次做月度总结的时候,回顾卓越工程的板块,有点讶异团队推进代码风格与结构一致性这件事情已经历时2.5年。过程中的发心、各种纠结、到今天的收益,感觉可以写出来作为一个分享,希望能够给有类似想法的同学一点参考。 整个事情的命题其实是很基础的:程序员(Java服务端)如何把代码写的好看,好维护。其中包括一些从一个团队角度来看的一些思考和实践。 缘起 我所在的团队,一部分职责是开发维护直播业务中主播直播售卖商品的时候的CPS佣金体系,完成消费者点击商品的行为跟踪,以及下单后把订单归因到主播,以及后续的计费、扣佣过程。其中要结合平台商业策略和不同参与者之间的商业关系做跟踪、计佣,整个体系非常复杂,一个请求的处理过程涉及到相当长的过程。而其中一句话不慎写错就是很多钱的资损风险。怎么做到一个复杂的应用,让同学能够更容易理解把握,减少出错,这是从具体场景出发的初心,触发我们思考整...

判别式 AI 与生成式 AI

本文摘选来自: AI 智能体开发指南 一、背景 为了解决不同的应用场景,在AI的发展过程中,机器学习模型逐步分化为 判别式(Discriminative)和生成式(Generative) 两各技术路线,从而形成了AI的两大派别。它们分别在分类、回归、模式识别以及数据生成等任务中发挥核心作用。 为了避免在AI技术选型过程中走弯路,为应用场景匹配不合适的AI,我们有必要了解两种AI的核心差异。 二、判别式AI:模式识别与分类任务的核心 判别式AI模型主要用于分类和预测任务,目标是建模输入(X)与输出(Y)之间的决策边界,即直接学习P(Y|X)。典型的判别式算法包括 逻辑回归(Logistic Regression)、支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、深度神经网络(DNN) 等。这类模型在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域发挥了巨大作用。例如,2012年AlexNet在ImageNet挑战赛上大获成功,证明了深度卷积神经网络(CNN)在图像分类任务上的卓越能力。后续的ResNet、EfficientNet等模型进一步推动了判别式AI的发展,使其在目标检测、语...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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