能表计 让“您”告别抄表难、缴费难
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使用正确的数据策略实施人工智能(AI)，将确保数据无缝流入系统以生成准确的输出。 人工智能已经在几乎每个行业中找到了各种应用程序。这些AI应用通过数据来发挥作用并提供输出。人工智能系统的成功完全取决于所输入数据的相关性和准确性。因此，创建适当的数据策略是构建和部署成功的AI模型的先决条件。为AI实施建立正确的数据策略将使连续的准确数据流可供输入，这将增强AI模型提供的操作和输出。 如何为人工智能建立正确的数据策略
正确的数据策略是开发成功的AI系统的基础。因此，企业必须了解构建正确的AI数据策略的基本准则。 你可以提供类似上图的错误表，让大家可以很快知道可能存在的可预知异常有哪些。不得不吐槽一句，在这一方面很多框架，库做的都很差。希望大家可以重视起来，努力维护良好的前端开发大环境。 总结 本文很长，如果你能耐心看完，你真得给可以给自己鼓个掌 。 我从什么是异常，以及异常的分类，让大家正确认识异常，简单来说异常就是一种数据结构而已。 接着，我又讲到了异常的传播和处理。这两个部分是紧密联系的。异常的传播和事件传播没有本质不同，主要不同是数据结构不同，思想是类似的。具体来说异常会从发生错误的调用处，沿着调用栈回退，直到第一个 catch 语句或者栈为空。如果栈为空都没有碰到一个 catch，则会抛出uncaught Error。 需要特别注意的是异步的异常处理，不过你如果对我讲的原理了解了，这都不是事。 然后，我提出了两个脑洞问题：
这两个问题非常值得研究，但由于篇幅原因，我这里只是给你讲个轮廓而已。如果你对这两个话题感兴趣，可以和我交流。
最后，我提到了前端异常处理的最佳实践。大家通过两种角色（生产者和消费者）的转换，认识一下不同决定关注点以及承担责任的不同。具体来说提到了 明确声明可能的异常以及 处理你应该处理的，不要吞没你不能处理的异常。当然这个最佳实践仍然是轮廓性的。如果大家想要一份 前端最佳实践 checklist，可以给我留言。留言人数较多的话，我考虑专门写一个前端最佳实践 checklist 类型的文章。 当然，理论上 foo.bar 可能产生任何异常，而不管它的 API 是这么写的。但是我们关心的是可预期的异常。因此你一定希望这个时候有一个 API 文档，详细列举了这个 API 可能产生的异常有哪些。
比如这个 foo.bar 4 种可能的异常 分别是 A，B，C 和 D。其中 A 和 B 是我可以处理的，而 C 和 D 是我不能处理的。那么我应该： （编辑：盐城站长网） 【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! |
