软件工程知识体系指南综述*

软件工程核心知识点全景指南:从理论到实践 本文系统梳理了软件工程核心知识体系,涵盖开发基础理论(瀑布/敏捷等模型对比)、需求分析方法(DFD数据流图规范)、系统设计技术(架构设计与判定逻辑)、测试工程(黑盒/白盒测试方法论)及典型案例(自动售货机系统设计)。重点强调软件工程的平衡艺术,提出开发效率辩证观(需求分析虽增加20%时间但减少50%缺陷),并给出实战工具箱和避坑指南。建议开发者根据项目特点选择过程模型,重视需求分析与质量保障,关注DevSecOps等新趋势。全文以Python类定义等代码示例直观展示关键概念。 阅读详情
 

软件工程知识体系指南综述*

万江平,安诗芳,黄德毅

(华南理工大学工商管理学院,广东广州510640)

【摘要】首先许述软件工程知识体系指南的历史及其五大目标,并进一步说明了其层次结构以及相关的八个学科;详细分析了其十大知识域及其相应的各个子专题;最后探讨了我国如何应用软件工程知识的体系指南。

【关键词】软件工程;标准化;软件工程知识体系;软件工程教育

随着软件产业的逐渐形成,一方面,国际软件工程标准化 迅速活跃起来,另一方面,软件工程的教育也应运而生。特别是20世纪80年代和90年代,计算机科学教育得到了突飞猛进的发展,进一步带动了软件工程教育。不过人们发现,虽然许多院校的大纲已经从最初的以程序设计语言和编码为中心的课程设置转移到强调软件工程理论和设计上,但是直接面向"工程化"的课程和学时很少。然而,恰恰是诸如需求建模、设计方法、体系结构设计、软件复用、软件过程、质量问题、团队组织技能之类软件工程领域的知识和技能对于商业软件的高效开发是至关重要的。由于缺乏对于各种软件工程化实践活动和必要能力的共识,致使在软件工程化活动中出现许多棍乱现象,对软件工程知识的评价、获取和应用造成严重的不良后果。

1软件工程知识体系指南的历史

1998年,美国联邦航空管理局在启动一个旨在提高该局技术和管理人员软件工程能力的项目时,发现他们找不到软件工程工程师应该具备的公认的知识结构。他们向美国联邦政府提出了关于开发"软件工程知识体系指南"的项目建议。美国Embry-Riddle航空大学计算与数学系的Thomas B. Hilburn 教授接受了该研究项目,并且于1999年4月完成了《软件工程知识本体结构》的报告。该报告发布后迅速引起世界软件工程界、教育界和一些政府对建立软件工程本体知识结构的兴趣。很快人们普遍接受了这样的认识:建立软件工程本体知识的结构是确立软件工程专业至关重要的一步;如果没有一个得到共识的软件工程本体知识结构,将无法验证软件工程工程师的资格,无法设置相应的课程,或者无法建立对相应课程进行认可的判断准则。对建立权威的软件工程知识本体结构的需求迅速从世界各地反映出来。1999年5月,ISO和IEC的第一联合技术委员会(ISO/IEC/JTCl )为顺应这种需求,立即启动了标准化项目一一"软件工程知识体系指南" (Guide to the Software Engineering Body of Knowledge, SWEBO K , http : II www. swebok. org/)。美国电子电气工程师学会与美国计算机联合会联合建立的软件工程协调委员会( SECC)、加拿大魁北克大学以及美国MITRE公司(与美国SEI共同开发SW-CMM的软件工程咨询公司)等共同承担了ISO/lEC/JTCl "SWEBOK指南"项目任务。几十个国家和地区的几百名软件工程专家先后参加了SWEBOK指南草案的三次公开审查工作,提出了几千条意见和建议。整个SWEBQK指南项目实施过程分为三大阶段,即草人阶段、石人阶段和铁人阶段。草人阶段产生软件工程本体知识指南的雏型,主要是为该指南确定恰当的组织结构。2001年4月18日发布的SWEBOK 0.95版标志着石人阶段的结束。在完成两年试用之后,启动了该指南的"铁人阶段"的编制工作。其中铁人阶段包括O.1版(1999.2) ,0.5版 (1999. 10 ) , 0.6版( 2000.2), 0.7版( 2000.4), 0.9版 (2001. 2) ,0.95版(2001.5),1.0版(2001. 5)。本文将讨论的 是最新的2004版本。

2软件工程知识体系指南的目标

SWEBOK指南的目的是为软件工程学科的范围提供一致的确认,为支持该学科的本体知识提供指导。SWEBOK指南将软件工程学科的本体知识分为10个知识 域,各种重要概念之间的区别在每个知识域描述中阐述,便于读者迅速查找感兴趣的专题。

SWEBOK指南的目标是:①促进软件工程本体知识达成世界范围的共识;②澄清软件工程与其他相关学科如计算机科学、项目管理、计算机工程以及计算机数学的关系,并且确定软件工程学科的范围;③反映软件工程这个学科内容的特征;④ 确定软件工程本体知识的各个专题:⑤为相应的课程和职业资格认证材料的编写奠定基础。其目标结构图如图l所示。


Created by Readiris, Copyright IRIS 2005  Created by Readiris, Copyright IRIS 2005

SWEBOK指南项目的成果并不在于知识体系本身,而在于它是一个指南。知识早已存在,关键是在可以表征软件工程学科特点的核心知识子集上达成共识。为了达成这些目标,该项目是面向广大读者的。它着眼于为公共和私营的组织或团体服务,需要对软件工程的共识来确定教育和训练的需求、岗位分类和开发绩效评估的策略,同时也向在职的软件工程师和政府官员阐明了制定认证和专业指导方针的公共策略的相关责任。

SWEBOK指南面向全世界的广大读者。它适合于有关的公共和私营组织一一它为软件工程规定教育和培训要求、划分职业类别、拟订绩效评价政策或确定开发任务提供一致的见解;它适合于从事具体执行或管理工作的软件工程师和负责制定职业许可政策及指南的政府官员;它适合于负责规定认证规则、大学课程认可政策以及职业实践指南的职业工作者和教育工作者;它也适合于正在学习软件工程专业的学生和从事课程设置及课程内容设计的教育工作者和培训工作者。

3软件工程知识体系指南的结构

SWEBOK2004版包括正文11章和四个附录。核心部分是第二~第十一章。为了便于阅读,对于核心部分,SWEBOK 指南在材料的组织上采用了比较一致的分层结构。整个SWEBOK指南中包含10个本体知识域(Knowledge Areas, KA) ,每个本体知识域均用一章予以描述,并且进一步分解为若干专题,在专题描述中引用有关知识的参考材料。涉及到了八个相关的学科:计算机工程( Computer Engineering)、计算机科学( Computer Science)、管理( Management)、数学( Mathema-tics)、项目管理(Project Management)、质量管理(Quality Ma-nagement)、软件人类工程学(Software Ergonomics)和系统工程 (System Engineering)。

知识域间的区别与相关学科间的区别对指南的目标很重要。项目将被指定知识域及其专题,它们被看作是软件工程师的核心知识,软件工程师也应该知道相关学科的资料,但SWEBOK指南项目将不会试图去指定这些资料,而是留给其他部门和单位努力去解决,如IEEE计算机协会和计算机协会软件工程协调委员会(ACM Software Engineering Coordinating Committee)的协同合作、软件工程教育工作组( Working Group on Software Engineering Education)的研究等。如图2所示,每个知识域的说明均包含了若干个重要的成分。

SWEBOK指南用层次的组织结构将每个知识域分解成一组可以识别的专题。二或三层的细目分类给读者提供了一个合理的方法去找到感兴趣的专题。指南将会用一种与主流的思想学派相兼容、与在工业和软件工程文献及标准中通用的细目分类方法相兼容的方式来处理所选择到的专题。专题的细目分类不假定特殊的应用域、商业用途、管理哲学、开发方法等。每个专题的说明范围将仅符合读者成功找到参考资料的需要,知识体系毕竟是在参考的资料中得到,而不是在指南本身。

指南为每个知识域确定了参考资料。它们可能是书本的章节、参考论文或任何其他公认的权威消息的来源一一但参考资料必须用英文写成而且通常是可获得的。我们更需要那些不是IEEE计算机协会或ACM早已拥有版权的资料,因为我们想在Internet上免费得到这些参考资料。指南将会按Bloom 的分类学(Taxonomy of Educational Objectives: The Classification of Educational Goals, Mackay, 1956)来组织。Bloom的分类学 是众所周知并广泛使用的认知经验分类方法。

4软件工程知识体系指南的十大知识域

每个知识域的选择、命名和说明均保留了对专题的注解、评审和修正。而诸如测量、工具和标准的专题跨越了知识域却被独立地分开了,这些内容在指南的后续版本中都将要评审 (图3)。10个知识域及与它们集成的重要专题如表l所示。


Created by Readiris, Copyright IRIS 2005  Created by Readiris, Copyright IRIS 2005

 

Created by Readiris, Copyright IRIS 2005  Created by Readiris, Copyright IRIS 2005

(1)软件需求(Software Requirements)。真实世界问题而必必、须展示的特性。软件需求的知识域包括七个子域,即软件需求基础、需求过程、需求获取、需求分析、需求规格说明、需求确认和实践考虑。

(2 )软件设计(Software Design)。根据IEEE [ IEEE 610.12-90] ,设计既是"定义一个系统或组件的体系结构、组件、接口和其他特征的过程",又是"这个过程的结果"。软件设计的知识域包括六个子域,即软件设计基础、软件设计关键问题、软件结构与体系结构、软件设计质量的分析与评价、软件设计符号、软件设计的策略与方法。

(3)软件构造( Software Construction)。它指通过编码、验证、单元测试、集成测试和排错的组合,具体创建一个可以工作的、有意义的软件,其知识域包括软件构造基础、管理构造、实际考虑三个子域。

(4)软件测试(Software Testing)。它是由在有限测试用例集合上,根据期望的行为,对程序的行为进行的动态验证组成, 测试用倒是实际上无限的执行域中适当选择出来的。软件测试包括五个子域,即软件测试基础和测试级别、测试技术、需求分析、与测试相关的度量、测试过程。

(5)软件维护(Software Maintenance)。软件一旦投入运行,就可能出现异常,运行环境可能发生改变,用户会提出新的需求。生命周期软件维护阶段从软件交付时开始,但是维护活动出现得还要早。软件维护的知识域包括四个子域,即软件维护基础、软件维护的关键问题、维护过程、维护技术。

(6)软件配置管理(Software Configuration Management)。为了系统地控制配置的变更和维护在整个系统生命周期中的完整性和可追踪性,而标志软件在时间上不同点的配置的学科。软件配置管理包括六个子域,即软件配置管理过程管理、软件配置标志、软件配置控制、软件配置状态统计、软件配置审核、软件发行管理和交付。

(7)软件工程管理(Software Engineering Management)。处理软件工程的管理与度量,虽然度量是所有知识域的一个重要方面,但是这里涉及的是度量程序的专题。软件工程管理包括六个子域,即启动和范围定义、软件项目计划、软件项目实施、评审与评价、关闭、软件工程度量。前五个覆盖软件过程工程 管理,第六个描述软件度量的程序。

(8)软件工程过程(Software Engineering Process)。涉及软件工程过程本身的定义、实现、评定、度量、管理、变更和改进。软件工程过程包括四个子域,即过程实施与改变、过程定义、过程评定、过程和产品度量。

(9)软件工程工具和方法(Software Engineering Tool and Method)。包括软件工程工具、软件工程方法两个子域。

(10)软件质量(Software Quality)。处理跨越软件生命周期过程的软件质量的考虑,由于软件质量在软件工程中元处不在,其他知识域也涉及质量 问 题。软件质量包括三个子域,即软件质量基础、软件质量过程、实践考虑。

5软件工程知识体系指南的应用思考

与亚洲的印度和欧洲的爱尔兰等国相比,中国软件产业发展还不太尽如人意,原因很多。从SWEBOK指南发展中至少有下面两点启示:①我国软件工程知识教育必须与国际接轨; ②我国必须关注软件工程知识指南的最新发展。

在已经比较成熟的计算机科学教育中,不乏有关的理论知识,但缺少的是软件工程的"行为"以及对于"工程"而言至关重要的人员问题和过程问题。在长期软件工程实践活动中已经积累了大量行之有效的经验和知识,其中有一些经过反复探讨和验证之后还被制定成了标准。SWEBOK是指南,不是软 工程知识本身,软件工程方面的知识已经存在。SWEBOK 指南的宗旨是在众多知识中圈定"属于"软件工程学科域的知识,规定软件工程教育和培训方面的要求和制定出评价原 则,并且在世界范围内求得公认。它还试图为从事软件实践的工程师和负责制定有关职业指导原则政策的官员提供指南;此外,制定高等院校课程认证规则、认可政策和职业实践指南的社会职业工作者和教育工作者以及从事软件工程职业学习的学生也可以从SWEBOK指南中得到收益。本文至今还没有发现SWEBOK指南应用于我国软件工程的教育实践。

第一届国际软件工程知识体系指南演化研讨会于2005年7月25日-28日在苏格兰的爱丁堡与COMPSAC 2005联合举行,研讨会的目标如下:①制定增删指南知识域的标准;②制定专门的增删指南专题标准的准则;③制定专门的取代、增加和删除指南的参考资料标准的准则;④推荐知识域范围的增加、删除或重大修改;⑤提名指南适应性修改的潜在起草人。本文认为我国相关的研究也亟待加强,不仅要从计算机工程和计算机科学本身以及其相关的六个学科入手,还需要从知识科学和系统科学的高度来研究。


【参考文献】(略)
文章选自《计算机应用研究 》(2006.10)

 
【软件工程】软件工程知识点汇总(超详细) 软件工程 第一章 软件工程学概述 1.软件危机 1.概念 计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重的问题。 采用工程的概念、原理、技术和方法来开发和维护软件,把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好技术方法结合起来,以经济地开发出高质量的软件并有效的维护它。 *2.软件危机的表现 1)对软件开发成本和进度的估计常常很不准确; 2)用户对完成的软件系统不满意的现象经常发生; 3)软件产品的质量往往靠不住; 4)软件常常是不可维护的; 5)软件通常没有适当的文档资料; 6)软件成本在计算 阅读详情

相关推荐

6、面向智能体软件工程研究综述

本文综述了智能体在软件工程中的应用,涵盖了需求获取、分析与设计阶段的方法和技术,重点探讨了多智能体系统的通信、协调机制以及智能体社会的组织形式。文章为开发者提供了全面的技术指导,总结了当前研究的主要成果和实践方法。

c7d8e的博客 129

IEEE发布软件工程知识体系SWEBOK V4.0

近日,由IEEE组织编写的《Guide to the Software Engineering Body of Knowledge 4.0》(《软件工程知识体系指南4.0版》,即SWEBOK V4.0)正式发布。SWEBOK反映了软件工程理论与实践中已经被广泛接受的共识性知识。SWEBOK V4.0包含18个知识领域(Knowledge Area,简称KA),对于各个方面的关键概念进行了归纳总结,...

pengxin_ce的博客 1443

6、面向智能体的软件工程研究综述

本文综述了面向智能体的软件工程研究,重点介绍了需求分析和设计阶段的关键问题。内容涵盖需求工程中智能体的角色、分析与设计方法、智能体架构、组件分布问题、通信技术以及智能体特征设计等方面。通过多种方法论和技术的探讨,为开发高效可靠的多智能体系统提供了理论支持和实践指导。

o0p1q2r3的博客 99

系统分析与设计 HW1

1、简单题    1)、软件工程的定义。        (1)将系统化、规范化、可度量的方法应用于软件的开发、运行和维护的过程,即将工程化应用于软件中。        (2)对(1)中所述方法的研究。    2)、阅读经典名著“人月神话”等资料,解释 software crisis、COCOMO 模型。        Software Crisis:软件危机,是早期计算机科学的一个术语,是指在软件...

Latitude的博客 274

全面掌握软件工程知识体系:SWEBOK指南

软件工程是将系统化、规范化和定量化的工程原则应用于软件开发的过程。其核心目标是提高软件的可靠性、可维护性、可扩展性和生产效率。在当今数字化时代,软件已成为企业运营和创新的基础,掌握软件工程的基本原理和实践对于每一位IT从业者来说都是至关重要的。在软件工程中,需求是指软件必须满足的条件或具备的功能。正确理解和分类需求对于整个软件开发过程至关重要。需求一般可以分为以下几类:功能需求:描述软件应当具备的功能,比如用户登录、数据处理和报告生成。非功能需求。

weixin_42561464的博客 1357

软件工程知识体系指南Guide to the Software Engineering Body of Knowledge

包含所有术语的指南,描述软件工程专业中的知识总和。 目标受众包括私人和公共组织,从业软件工程师,学生和教育工作者。

关于windows的一个小理解

Windows也属于软件!!! 本文是操作系统初学者的一个小发现,已经懂的人就不用过来看了。 前言 我一直认为例如windows、linux这种操作系统是什么特别神秘的东西,直到今天才发现,它们就是一堆软件! 一、软件分为哪些种类? 我们都知道,计算机包括软件和硬件。其实,软件也可以继续向下划分:分为系统软件和应用软件。 系统软件指的就是电脑买回来后,“裸机”自带的软件;而应用软件指的是我们把电脑买回来后,根据需要自己安装的软件。 二、Windows属于什么软件 像windows、linux这种操作系统

qq_46425513的博客 1044

软件工程知识体系指南

软件工程知识体系指南是IEEE计算机学会(IEEE Computer Society)职业实践委员会 (Professional Practices Committee)主持的一个项目。

SWEBOK软件工程知识体系 - 13.计算基础

计算基础(COMPUTING FOUNDATIONS)

哼哼的博客 1821

SWEBOK软件工程知识体系指南-V4.0-中文版(完整665页).pdf

SWEBOK软件工程知识体系指南-V4.0-中文版(完整665页).pdf

如何下载最新版本的VMware Workstation

随着虚拟化技术的发展,VMware Workstation作为行业领先的桌面虚拟化软件,为用户提供了在单一物理计算机上运行多个操作系统的能力。本文将详细介绍如何从Broadcom支持网站下载最新的VMware Workstation Pro版本。

安呀智数据坊的博客 670

软件工程复习笔记

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录1、软件工程概论(1)背景:软件危机表现方法软件工程管理软件工程技术原因(2)软件工程定义三要素生命周期软件定义软件开发运行维护2、过程模型(1)瀑布模型特点优点缺点适用场合(2)增量模型特点同步开发,最后继承优点缺点(3)快速原型特点优点缺点(4)螺旋模型特点适用情况优点缺点(5)喷泉模型优点缺点3、需求获取(1)软件需求什么是软件需求?软件需求的类别功能质量约束(2)获取需求的方法需求获取基于方法(3)需求分析需求可视化结构化分

weixin_43481234的博客 4670

Windows下用MSYS2一键搞定Verilator安装(附国内镜像加速)

本文详细介绍了在Windows系统下,如何利用MSYS2工具和国内镜像源,快速、高效地完成Verilator的安装与配置。通过替换清华镜像源加速下载,并配合Pacman包管理器,实现近乎一键式的安装流程,有效解决了传统方法步骤繁琐、网络依赖下载慢的问题,为数字电路仿真提供了便捷的Windows环境解决方案。

weixin_29208327的博客 596

【软件工程】第一章·软件工程概述

今天是软件工程课程考试前两周,趁着软件工程考试,猫猫来进一步梳理软件工程这门课程的知识,希望也能给阅读本系列文章的友友们提供一些帮助。全面知识梳理特别知识梳理(全面知识梳理一律加上【第*章】字样,是软件工程所有知识的全面梳理)(特别知识梳理一律加上 【一篇搞定】字样,仅仅作为特别重要内容的展开延申)这一章介绍软件工程的发展历程,其所使用的技术及工具;如何分析问题以及寻求解决方案;软件开发人员们取得的进展以及需要努力的方向;软件开发的涉及人员及 Wasserman规范将实践融为一体的八个概念。

十二月的猫 5931

仪表数字图像识别的传统方法

虽然现有很多机器学习算法能够准确地识别数字,但是传统方法对于一些需要离线识别且计算能力有限的下位机设备来说,仍然有非常不错的效果。因此,今天就向大家讲解一下传统的数字识别方法在仪表读数方面的应用。 1.图像预处理技术 1.1 主要流程 图像处理依次需要进行图片预处理、字轮区域定位、字符分割和字符识别等过程。其中图像处理流程如下图所示。 2. 详细过程 2.1 灰度化 为了减小图像原始数据量,本系...

XYZ 4523

【 史上最全】测绘、遥感RS、地信GIS国家级比赛竞赛整理

目录Esri Esri

weixin_43910227的博客 9154

毕业论文要具备哪些内容才能算软件工程方向的论文

关键技术与平台选型: 说明选择的主要编程语言、框架、数据库、中间件、云平台等,并解释选型依据(考虑因素如成熟度、社区支持、性能、与架构的匹配度、团队熟悉度)。如何设计更可靠的架构?* 理论基础: 回顾与论文研究问题密切相关的软件工程核心理论、原则、模型(如软件生命周期模型、软件体系结构风格、设计模式、质量模型、测试理论、过程改进模型等)。* 研究内容与方法: 概述为实现目标将要开展的主要研究工作和采用的关键方法(如文献研究、案例分析、需求工程、系统设计、原型实现、实验评估、模型验证等)。

技术日常 1412

AUTOSAR从入门到精通-诊断事件管理模块(DEM)(四)

在 Autosar 中,诊断事件是指在车辆电子系统中发生的特定事件,可以用于诊断和故障排除。DEM模块通过EventId和相关的EventName来表示每个诊断事件。诊断事件的状态代表了监控器的结果,DEM模块通过RTE或其他BSW模块从SW-C接收监控器的结果。DEM模块使用EventId来管理系统中每个诊断事件的状态,并对各个测试结果执行所需的操作,例如存储冻结帧/拓展帧。所有监控器和BSW模块使用EventId作为符号化的EventName来管理诊断事件。

getusushu的博客 1510

《软件工程》期末重点总结

软件的定义:软件是计算机程序、规程以及运行计算机系统可能需要的相关文档和数据。计算机程序——计算机设备可以接受的一系列指令和说明,为计算机执行提供所需的功能和性能。数据——事实、概念和指令的结构化表示,能被计算机接收、理解或处理。文档——描述程序研制过程、方法及使用的图文材料。程序=算法+数据结构软件=程序+文档+数据黑盒测试,又称功能测试,是在不知道内部结构和工作原理的情况下进行的测试。在这种测试方法中,测试人员把应用程序看作一个黑盒子,只关注输入和输出的结果,而不考虑程序内部的状态。

malina_123的博客 2874

5.6华为OD机试真题 新系统 - 匹配命令行前缀关键字 (Java/Py/C/C++/Js/Go)

5.6华为OD机试真题 新系统 - 匹配命令行前缀关键字本文整理华为 OD 机试新系统机考真题库,涵盖高频考点精析与完整题目内容,提供 C 语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript 多语言源码实现,搭配详细解题思路讲解,并支持在线 OJ 刷题练习,助力高效备考华为 OD 机试新系统。

算法大师! 2129

【TC397第23篇】深度解析TC397 EB MCAL开发系列:UART配置与POLL模式数据交互

通过本文,我们深度解析了TC397 EB MCAL开发系列中UART配置的POLL模式下的数据交互。从技术要点的介绍到实际案例的演示,希望读者能够更好地理解UART在POLL模式下的配置与应用。这不仅是对嵌入式系统开发的一次深刻探索,更是为项目提供了一种高效通信的解决方案。在未来的文章中,我们将继续深入研究嵌入式系统开发的各个方面,为广大开发者提供更多实用的技术知识。敬请期待,一同迎接嵌入式技术的新篇章!

一直在水些技术小文 470

面向*的软件工程

    对于程序员而言,面向业务的开发与面向产品的开发不同,面向业务更多的注重功能性需求,面向产品需要更多的平衡,包括方方面面的平衡,很多,太多,甚至需要包括企业营销策略。    作为一个成熟的开发人员,要能够适应两者,能够完美地应对角色转换,在面向业务的工程中更多地注重需求,注重客户体验,从 项目的各项成本,人力,时间,资源方面协调考虑。而对产品开发,需要更多的惯性,也需要更多的技术,在这里不是

1083

交通仿真软件:SUMO_(13).Python脚本与TraCI接口

通过TraCI接口,用户可以实现与SUMO仿真器的实时交互,获取和控制交通数据。本文档详细介绍了如何使用Python脚本与TraCI接口进行交互,包括基本的设置、数据获取和控制方法。此外,还展示了几个高级应用示例,如交通流优化、多代理系统、车辆路径规划和车辆行为模拟。这些示例可以帮助用户更好地理解如何利用TraCI接口进行复杂的交通仿真和分析。希望这些内容对您有所帮助,如果您有任何问题或需要进一步的帮助,请参考SUMO的官方文档或社区支持。

kkchenjj的博客 1003

软件工程概述

软件工程概述 软件相比于硬件的特点 不可见性 大量脑力劳动 使用过程中不会磨损 依赖于特定的计算机系统环境 有可复用性 软件危机与软件工程的起源 起源 20世纪60年代中期以前:通用的硬件已经相当普遍,但是软件是对每个具体的应用专门编写的很不方便。 到了20世纪70年代中期(第二代),计算机技术有了很大的进步。多道程序,多用户系统引入人机交互系统新概念,实时系统等。特征是“软件作坊” “软件危...

weixin_45418075的博客 242

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

『软件工程2』详解软件工程和软件过程模型

文章目录一、软件工程的定义1、Fritz Bauer在NATO上给出的定义2、Barry Boehm3、IEEE在软件工程术语汇编中的定义二、软件工程的层次1、软件工程三个要素2、软件工程的层次——图解3、软件工程的层次——逐一分析三、软件过程的三个阶段1、定义阶段——“做什么”2、开发阶段——“如何做”3、支持阶段——“变化”四、软件过程框架1、引例——煮蛋的启示2、软件工程的过程定义3、软件过程框架五、CMM1、基础知识2、CMM的级别六、软件过程模型1、软件过程模型概述2、软件过程模型分类3、传统的软

moandaylab 3765

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

上一篇: UML 参考手册读书笔记(一)
下一篇: RUP定义的抽象类
AlfredLu
博客等级 码龄20年 16粉丝 19原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值