1 总则 总则规定了一些大体原则，必须要作的、最需要注意的事项。也是面向目前我们的代码中亟需解决的一些问题： （1）头文件、源文件布局混乱，直接影响编译效率 （2）有编程规范，但遵守的很差 （3）过长函数 （4）大量重复代码 1.1 源文件 源文件原则： ● 函数行数尽量不要超过50行，超过50行的目前阶段并非严格禁止，但需要说明理由 ● 源文件长度尽量不要超过500行， 不同子功能、子模块的代码
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2023-12-24 11:59:41
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前言这篇博客旨在介绍下最近在通信中经常用到的 ADMM 算法。 算法的全称为 Alternating Direction Method of Multipliers, 中文直译为： 交替方向乘子法。 本文的参考文献为 Boyd 的经典著作： Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction
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2023-10-01 18:48:01
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# ADMM算法及其Python实现
## 引言
交替方向乘子法（ADMM, Alternating Direction Method of Multipliers）是一种用于解决大规模优化问题的方法。ADMM将复杂的优化任务分解为更简单的子任务。它广泛应用于机器学习、统计学和信号处理等领域，尤其适合并行计算。
## ADMM算法原理
ADMM的基本思想是将一个全局优化问题分解为多个局部优
分布式计算、统计学习与ADMM算法 在整理旧电脑时，才发现13年下半年电脑里有不少残文。老师说，东西搁下了再拿起来花费的时间和之前可能差不多。我一眼看过去这篇关于分布式计算的文章，貌似还真的没有了当时理解的深度和感觉。当时还想利用ADMM算法，把统计中常见的带惩罚的高维问题在此框架下用R重写一下，但是中途多种事情一耽搁，就早已抛之脑后。看来任何事情，真的还是需要坚持，哪怕拨点时间都是好的
前言1、重复元素判定以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。（文末有读者福利）def all_unique(lst):
return len(lst)== len(set(lst))
x = [1,1,2,2,3,2,3,4,5,6]
y = [1,2,3,4,5]
all_unique(x) # False
all_unique(y) # Tru
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2023-08-31 15:39:59
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今天分享13个Python代码技巧。来，数一数你知道几个。最后大家比一比！1，2，3，开始！1. 衡量代码执行时间。作为程序员，一定离不开两个字：性能。工作中经常要去解决性能的问题：为什么程序执行的这么慢？set的执行速度真的比list快吗？用time模块可以计算代码执行时间：import timestartTime = time.time()# 要衡量的代码for i in range(1000
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2023-12-29 22:42:56
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问题来源在读论文的时候，遇到了ADMM(交替方向乘子法)算法，不明所以，于是查了一下，大概是一个凸优化算法，下面大概讲一下其原理和过程。简介交替方向乘子法（ADMM）是一种求解具有可分离的凸优化问题的重要方法，由于处理速度快，收敛性能好，ADMM算法在统计学习、机器学习等领域有着广泛应用。文献来源Boyd S, Parikh N, Chu E, et al. Distributed optimiz
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2023-10-06 23:06:55
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# 用Python实现量化ADMM算法的指南
ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）是一种有效的优化算法，广泛应用于机器学习和信号处理等领域。本文将带您逐步实现量化ADMM算法的Python代码。我们将通过具体的流程和代码示例，让您更好地理解这个算法。
## 一、实现流程概述
实现量化ADMM算法的过程可以分为以下几个步骤：
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原创
2024-08-31 03:57:13
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1.EM算法是什么EM算法可以用于有监督学习，也可以用于无监督学习。这个算法是根据观测结果求得对含有隐变量的模型的参数的估计。包含E步骤和M步，E步是求期望，M步是求极大似然估计，极大参数估计是对模型参数估计的一种方法。一个典型的应用EM算法进行参数估计的例子就是敏感问题的调查，我们想要得到人群中吸烟人数的比例，可以设置这样一个问卷问题1：你的手机尾号是偶数吗？若是，回答问题2，不是，则回答问题3
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2023-10-11 09:23:04
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ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers，交替方向乘子法)是一种优化算法，主要用于解决分布式、大规模和非光滑的凸优化问题。ADMM通过将原始问题分解为多个易于处理的子问题来实现优化。它结合了两种经典优化方法：梯度下降法(gradient descent)和拉格朗日乘子法(Lagrangian multiplier method)。ADMM
前言编写干净的，Python式的代码就是要尽可能地使其易于理解，但又要简明扼要。以下是有关Python重构的系列文章的第三部分，第一部分见此，第二部分见此。本系列的重点是为什么这样做是好的做法，而不仅仅是教你如何做。1. 在条件中合并重复的代码块编码时，我们应时刻谨记不要使用重复的代码，code review时尽量找到重复代码进行重构。如果在if..elif链中有相同的代码，如下：def proc
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2023-08-31 10:25:56
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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。编写干净的，Python式的代码就是要尽可能地使其易于理解，但又要简明扼要。本系列的重点是为什么这样做是好的做法，而不仅仅是教你如何做。1. 将for循环转为list/set/dictionary生成式/推导式(List Comprehensions)编码的时候我们经常要创建集合。在大多数语言中
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2023-08-28 20:06:24
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编写干净的 Python 代码就是要使其尽可能易于理解且简洁。后期便于维护，代码约简洁越好维护，bug就越好排查。使用 str.join() 而不是 for 循环在 Python 中连接字符串最直接的方法是使用+ 运算符：hat_description = hat.colour + hat.type当您将少量字符串连接在一起时，这非常好（尽管 f 字符串是处理更复杂字符串的最佳选择）。 当它们用于
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2024-01-10 18:09:55
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作者：江湖十年通过前几章的学习，我们完成了 Todo List 程序的 todo 管理部分，实现了对 todo 的增、删、改、查基本操作，这也是几乎所有 Web 程序都具备的功能。我们当然可以按照目前的思路继续来实现用户管理部分，在 models.py 中编写用户相关的模型，在 templates/ 目录下新建用户相关 HTML，在 controllers.py 中编写用户相关的视图函数。但是，随
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2024-06-12 14:12:44
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编写干净的，Python式的代码就是要尽可能地使其易于理解，但又要简明扼要。以下是有关Python重构的系列文章的第一部分，其它部分会继续推出。本系列的重点是为什么这样做是好的做法，而不仅仅是教你如何做。
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2023-08-02 08:52:30
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1. 合并嵌套的 if 条件太多的嵌套会使代码难以理解，这在 Python 中尤为如此，因为 Python 没有括号来帮助区隔不同的嵌套级别。阅读深度嵌套的代码容易让人烦躁，因为你必须理清哪些条件属于哪一级。因此，我们应尽可能减少嵌套，如果两个条件可以用 and 合在一起，会比嵌套更易读。合并之前：if a:if b:return c合并后：if a and b:return c2. 将重复的代码
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2023-09-25 17:14:58
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Martin Fowler的著作《Refactoring: Improving the Design of Existing Code》1.Extract Method（提取函数）样例代码：public void PrintOwing(double amount)
{
PrintBanner();
//
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2024-01-04 12:30:38
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# Python代码重构指南
代码重构（Code Refactoring）是提升代码质量的重要环节，通过重构，开发者可以清晰地改进代码结构，使其更易于维护和扩展。本文将为刚入行的小白提供一个系统的代码重构流程，示例代码，并用可视化工具展示，以便更好地理解。
## 代码重构流程
我们将重构流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-08 06:42:15
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在撸码过程中，总有很多代码需要重构，码一个问候用户的小例子，加深对代码重构的印象。原始代码：1 import json
2
3 filename = 'username.json' #定义文件名
4
5 try:
6 with open(filename) as file_object:
7 username = json.load(file_object)
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2023-06-13 20:41:15
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有时候回头看自己之前写的代码，觉得真的是不堪入目啊，哈哈哈，各种if嵌套，for循环一层又一层，代码过于冗长，代码看起来既不美观，又没啥可读性，甚至还影响运行速度。所以对于编写简洁、易于理解、可读性好的程序还是很有必要的，接下来总结一些常见的重构方法，希望借此自己总结一下经验，也顺便给大家分享一下！一、遇到多个if条件判断太多的嵌套会使代码难以理解，在Python中尤其如此，因为Python中没有
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2023-07-07 01:21:11
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