以下是我結(jié)合deepseek和個人理解所寫的大學(xué)期間項(xiàng)目編碼規(guī)范指南
核心原則
代碼是寫給人看的
命名要見名知意（studentList 而非 list1）
保持函數(shù)短小專注（一個函數(shù)只做一件事）
刪除無用注釋，保留“為什么這么做”的注釋
早重構(gòu)，常重構(gòu)
發(fā)現(xiàn)重復(fù)代碼立即提取成函數(shù)
保持代碼結(jié)構(gòu)清晰，避免“上帝類”
必備實(shí)踐
版本控制規(guī)范
提交信息格式：類型: 描述（feat: 添加登錄功能）
主干開發(fā)，特性分支工作流
小步提交，每次提交都有明確目的
基礎(chǔ)設(shè)計原則
單一職責(zé)：每個類/函數(shù)職責(zé)單一
DRY原則：拒絕重復(fù)代碼
依賴接口：而非具體實(shí)現(xiàn)
錯誤處理
絕不忽略異常
函數(shù)入口驗(yàn)證參數(shù)有效性
用戶端友好提示，后端詳細(xì)日志
以下是我對數(shù)學(xué)之美的閱讀理解：
讀完《數(shù)學(xué)之美》中關(guān)于信息度量的章節(jié)，深感香農(nóng)的信息論遠(yuǎn)不止于技術(shù)范疇。他將模糊的“信息”概念量化，用“熵”來衡量其不確定性，這實(shí)在是一種穿透表象的思維革命。
這讓我頓悟，信息的價值不在于它說了什么，而在于它消除了多少未知。正如“明日地震”遠(yuǎn)比“明日日出”更具信息量。這種量化思維是當(dāng)今大數(shù)據(jù)與人工智能的基石——一切智能的本質(zhì)，或許正是以最高效率從混沌中提取確定性，將無序的噪音轉(zhuǎn)化為有序的智慧。