【IT峰播】软件的开发原则

本文探讨了现代软件开发的主流模式,包括二次开发、基于框架开发等,分析了这些模式如何提升开发效率,减少重复工作,使程序员能够专注于业务流程的创新。

虽说现在软件开发技术的难度越来越高,但程序员的工作复杂度并没有提高,反倒是轻松一些,从最早的面向过程,到面向对象,再到现在的面向组件的编程思想,是越来越高级了,但也不是像外行眼里的“搭积木”那样轻松,只是程序员不需要重复造轮子。

以Web系统开发为例,和你讲讲软件现在主流的开发模式。现在程序员做开发,首选的是二次开发,就相当于你买的二手房,不用装修,拎包入住。项目部署上线,再换个LOGO就开发完了,就算有一部分模块需要二次开发,这种开发方式也是最快的。

但并不是所有需要开发的项目都有老产品或开源项目可以用于二次开发,多数都是特定的业务流程,这样的项目就要选择第二种,基于框架进行开发,框架相当于一个半成品,就像你买的是毛坯房,按照你的需求装修即可,不仅房屋的结构有了,就连装修材料都运来了,只需要程序员把精力放在业务流程的开发上即可。

除了二次开发或基于框架开发,企业开发中就没有第三种选择,如果你执意从底层地基开始一砖一瓦的建造房子,等到能用的时候,就算公司没开除你,公司估计也要倒闭了。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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