令人困惑的代码
典型的遗留代码包括数千行文件和函数，包含多个分支（if-else-else）、深层嵌套循环、跳转（go to）以及提前退出和返回。这样的结构使代码就像一台弹球机，开发人员随时可能被踢向任何奇怪的方向。函数名和变量名通常含糊不清甚至容易引起误解，而且没有元音字母，这无疑不利于您找到正确的方向。一些过时的语言结构，例如 FORTRAN中的 COMMON 块或 C 语言中的复杂指针运算和隐式类型转换，也加剧了混乱。
Koos Huijssen 的博客系列对我们处理遗留代码的方法进行了更广泛的讨论。基于机器学习的故障预测器
可再生能源的兴起引发了能源领域的重大变革。分散式能源生产正变得越 立陶宛电话数据 来越重要。太阳能和风能等波动性能源需要创新的储能方式，或许可以利用电动汽车的电池。而这些只是能源行业必须应对的诸多挑战中的一小部分。
，电网必须适应更为复杂的能源生产和分配模式。
因此，电网将配备许多额外的传感器，并需要将它们提供的数据转换为对电网管理员有用的信息。实现这一目标的方法和技术通常被称为分析、数据科学和机器学习。
预测故障
VORtech 已为荷兰电网管理人员成功完成了多个项目，开发了对电网管理数字化至关重要的软件。我们与合作伙伴 First Consulting 共同探讨了如何利用海量传感器数据预测电网故障。
故障可能由多种原因造成，例如网络组件的磨损和过载。传感器读数很可能会包含预示特定类型故障即将发生的信息。为了快速识别此类预警信号，我们提出了“故障预测器”的概念。