面对到处兜售的“AI”和“机器学习”
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1. 巧妙即可，无需可读 写好代码很难，理解错误的代码更难。刚开始时我们很可能难以直观理解，有一个高级开发人员就以下问题提出了建议：
将逻辑压缩到尽可能小的空间里，使笔者自觉很聪明。但代码的可读性就消失了。根据克尼根定律：调试的难度是编写代码的两倍。因此，如果读者尽可能巧妙地编写代码，那么根据定义，就因为不够聪明而无法对其进行调试。 2. 提交审阅的代码合并了多个功能 笔者最先学到的事项之一，就是不要在同一个请求中组合多个特性。这对于审查代码的人并不友好。超过几百行的代码，会让其他人很难在脑海中走一遍执行过程。 有时这是tickets范围不佳的结果。所以笔者总是告诉新开发人员，如果他们认为可以将ticket进一步细分为子ticket，则应回推，越小越好。 3. 使用无上下文的变量名 想出好的变量名非常困难，但那时我很想要尽快完成它。所以笔者选择了脑海中浮现的第一个名字。
两者都不算好主意，并且使得任何人都很难理解所写内容，甚至包括笔者自己。
4. 读取特性Ticket后立即编写代码 Siren 总部：爱尔兰、戈尔韦和费城 Siren Investigation Intelligence Platform利用数据模型来驱动相关数据发现，结合了搜索、商业智能仪表板、链接分析、大数据记录和警报功能。 Siren被Gartner评为2020年分析和数据科学领域的“酷厂商”，在2019年11月的A轮融资中获得了1000万美元资金。 Tellius 总部：美国弗吉尼亚州雷斯顿 Tellius提供了一个搜索驱动的分析平台Tellius Genius AI Engine，让用户更容易了解业务大数据的问题，并从这些数据中获得可行的洞察。该引擎结合了机器学习来发现数据中的模式和关系，同时也会从数据本身和用户操作中学习。 Tellius系统的语音、搜索和自然语言能力是对自助式BI和分析项目的加强。 Unsupervised 总部：美国科罗拉多州博尔德 无监督系统使用增强的人工智能、数据科学和机器学习，帮助那些不具备深厚数据科学技能的人们分析大量复杂的结构化和非结构化数据，以发现有意义的模式和洞察。
连接和聚合大数据通常是需要手动操作的，耗费时间的，而Unsupervised的软件可以将这个过程实现自动化，因此也被Gartner评为该领域的“酷厂商”。 （编辑：阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
