Java项目重构实践:Maker_SIG_Refactoring

需积分: 5 0 下载量 142 浏览量 更新于2024-12-28 收藏 4KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Maker_SIG_Refactoring" 1. 引言 在软件开发的过程中,重构(Refactoring)是一项持续的任务,旨在改善代码的内部结构而不改变其外部行为。通过重构,开发者可以提高代码的可读性、可维护性和性能,同时降低软件的复杂度。在Java开发领域,对代码库进行重构是提高软件质量的常用手段。 2. Java语言与重构 Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言,它具有丰富的类库和强大的社区支持。Java的面向对象特性,如封装、继承和多态,使得其代码结构易于扩展和修改,同时也使得重构成为可能。在Java项目中,重构工具和实践被频繁使用,以适应快速迭代和持续集成的开发模式。 3. 重构的方法和策略 重构不仅仅是简单的代码重写,它涉及到一系列经过验证的步骤和策略。例如,Martin Fowler在《重构:改善既有代码的设计》一书中提出了许多具体的重构手法,包括: - 提取方法(Extract Method) - 提取类(Extract Class) - 引入参数对象(Introduce Parameter Object) - 合并条件表达式(Consolidate Conditional Expression) - 移除重复代码(Remove Duplicate Code) - 重命名变量(Rename Variable) 等等。 这些重构步骤可以单独使用,也可以结合使用,以逐步优化代码结构。 4. 重构在Maker_SIG_Refactoring项目中的应用 虽然给定的信息没有详细描述Maker_SIG_Refactoring项目具体的内容,但根据标题可以推断,该项目可能是一个关于Java语言重构的参考指南或者是一个实际的代码库重构示例。在这样的项目中,开发者可能会详细记录重构的过程,包括重构前的代码设计问题、重构过程中的步骤、重构后的设计改进点以及重构中采用的工具和技术。 5. 使用工具进行重构 在Java开发中,有多种工具可以帮助开发者进行代码重构,例如: - IDE集成的重构支持(如IntelliJ IDEA、Eclipse等) - 第三方重构工具(如JDeodorant、Refactoring Browser等) 这些工具通常提供自动化的重构操作,比如重命名、移动、抽取代码段等,大大降低了重构过程中的出错概率,并提高了开发效率。 6. 重构的最佳实践 进行代码重构时,遵循最佳实践是非常重要的,以确保重构的安全性和有效性。这些实践包括但不限于: - 在进行重构之前,确保有一套完整的测试用例覆盖所有重要的功能点。 - 一次只做一项小的重构,然后立即运行测试验证重构的效果。 - 遵循DRY(Don't Repeat Yourself)原则,消除重复的代码片段。 - 使用代码度量工具(如SonarQube)来评估重构前后的代码质量。 - 定期重构,避免代码腐化。 7. 重构的挑战和应对策略 重构虽然好处多多,但也会面临一些挑战,比如在大型项目中进行大规模的重构可能会遇到意想不到的问题,以及重构过程中可能会出现的性能下降等问题。为了应对这些挑战,开发者需要: - 在项目中实施代码审查,确保重构改动符合团队的编码标准。 - 在重构前,与团队成员充分沟通,明确重构的目标和预期效果。 - 使用版本控制系统(如Git)的分支功能,隔离重构改动,便于回滚和对比。 - 整理和总结重构中遇到的问题,并分享给团队,以便团队成员能够从经验中学习。 8. 结语 Maker_SIG_Refactoring项目涉及的主题是Java语言的代码重构。重构是一项至关重要的技术活动,它有助于提升代码质量,并为软件的长期维护打下坚实基础。通过理解和实践重构技巧,并采用合适的工具和策略,开发者可以有效地提高代码的可读性和可维护性,从而提升整个软件项目的质量。

function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end中的pesq_mex.mexa64

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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

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哥本哈根学派
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