编程过切（Overfitting）是指在编写程序或训练机器学习模型时，开发者或模型过度关注细节，而忽视了整体架构、业务需求或新的未见过的数据，从而导致代码或模型在训练数据上表现很好，但在新的数据上表现较差。
编程过切可能出现在以下方面：
过度优化代码：
开发者可能会花费大量时间和精力去优化代码的每一个细节，从而使得代码变得复杂且难以维护。这种过度优化可能会导致代码的可读性和可扩展性降低。
过度使用设计模式：
设计模式是为了解决特定问题而设计的解决方案。然而，过度使用设计模式可能会导致代码变得冗长和难以理解，特别是当这些模式并不适用于当前问题时。
过度追求代码的可扩展性：
在追求代码可扩展性的过程中，开发者可能会引入过多的复杂性，从而使得代码难以维护和扩展。这种过度扩展可能会导致系统的可维护性和可测试性下降。
过度适应训练数据：
在机器学习中，如果训练数据不足或存在噪声，模型可能会过度适应这些数据，导致在新的未见过的数据上表现不佳。这种现象称为过切（overfitting）。
为了避免编程过切，开发者可以采取以下措施：
关注整体架构：
在开发过程中，始终保持对整体架构的关注，确保代码和设计的简洁性和可维护性。
合理使用设计模式：
根据具体问题选择合适的设计模式，避免过度使用或滥用。
进行充分的测试：
在开发过程中，进行充分的单元测试和集成测试，确保代码在不同场景下的表现符合预期。
收集足够的训练数据：
在训练机器学习模型时，确保有足够的训练数据，以便模型能够学习到数据的整体特征和趋势，而不是过度拟合训练数据中的噪声和异常值。
通过以上措施，可以有效避免编程过切，提高代码和模型的质量和可维护性。