软件测试从零到精通笔记(02)软件工程与生命周期

本文详细介绍了软件工程中的软件危机及其原因,包括项目超预算、超时、质量问题等。接着,阐述了软件工程的概念、过程和原则,并探讨了软件生命周期的不同阶段,如可行性分析、需求分析、设计、编码、测试和维护。此外,还讲解了迭代模型和快速原型模型这两个重点的软件开发模型,以及瀑布模型和增量模型的特点。最后,简要介绍了螺旋模型及其风险分析的重要性。

1、软件危机与软件工程

1.软件危机

软件危机(英语:Software Crisis):是早期计算机科学的一个术语,是指在软件开发及维护的过程中所遇到的一系列严重问题,这些问题皆可能导致软件产品的寿命缩短、甚至夭折。 软件开发是一项高难度、高风险的活动,由于它的高失败率,故有所谓“软件危机”之说。 软件危机的本源是复杂、期望和改变。这个术语用来描述正急遽增加之计算机的力量带来的冲击和可能要处理的问题的复杂性。从本质上来说,它谈到了写出正确、可理解、可验证的计算机程序的困难。

何谓软件危机危机其原因,衔接到硬件的整体复杂度,与软件开发流程。危机表现在几个方面:

  • 项目运行超出预算。
  • 项目运行超过时间。
  • 软件质量低落。
  • 软件通常不匹配需求。
  • 项目无法管理,且代码难以维护。

2.软件工程

软件工程:是一门研究用工程化方法构建和维护有效、实用和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、操作系统、编译器、数据库、游戏等。同时,各个行业几乎都有计算机软件的应用,如工业、农业、银行、航空、政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展,也提高了工作效率和生活效率 。

2.1、软件工程过程是指为获得软件产品,在软件工具的支持下由软件工程师完成的一系列软件工程活动,包括以下四个方面:

  • P(Plan)——软件规格说明。规定软件的功能及其运行时的限制。
  • D(DO)——软件开发。开发出满足规格说明的软件。
  • C(Check)——软件确认。确认开发的软件能够满足用户的需求。
  • A(Action)——软件演进。软件在运行过程中不断改进以满足客户新的需求。

2.2、从软件开发的观点看,它就是使用适当的资源(包括人员,软硬件资源,时间等),为开发软件进行的一组开发活动,在活动结束时输入(即用户的需求)转化为输出(最终符合用户需求的软件产品)。

2.3、定义阶段:可行性研究初步项目计划、需求分析;开发阶段:概要设计、详细设计、实现、测试;运行和维护阶段:运行、维护、废弃

原则:1、抽象;2、信息隐蔽;3、模块化;4、局部化;5、确定性;6,一致性;7、完备性;8、可验证性

2、软件生命周期

软件生命周期(Software Life Cycle,SLC):是软件的产生直到报废或停止使用的生命周期。软件生命周期内有问题定义可行性分析总体描述系统设计编码调试和测试验收与运行维护升级到废弃等阶段,也有将以上阶段的活动组合在内的迭代阶段,即迭代作为生命周期的阶段。

1.可行性分析阶段

1.1、问题定义

概念:定义出本次任务都需要做什么,做成什么样子(比如,买家跟卖家说我要什么样子的衣服,然后双方开始协商,最终达成一致意见,这个过程就是需求定义)。

参与者:

  • 产品经理,需求分析师,客户

1.2、可行性分析

概念:由项目组相关成员去研究需求是否可行,能不能做出来(比如:商家拿订单需求去找设计和工厂,问设计图形或者样式能否做出来;问工厂在相应的布料上能不能做出设计图样式的衣服,这个过程就是可行性分析)

参与者:

  • 产品经理,架构师,项目经理,开发

2.需求分析阶段

2.1、需求分析

概念:需求分析其实是在做需求细化,按照任务说明书中的任务内容和指标具体细化各个点,细化到每个框每个按钮的样式,输入输出等各项值(比如:设计和工厂分别就这个衣服做材料分析,分析出这个衣服需要多少布料,扣子什么样式、颜色,不同布料具体用多少等等,这个过程叫做需求分析);统一整理编写成《需求说明书/需求规格说明书》。

参与者:

  • 产品经理,架构师,项目经理,测试/质量管理员、开发

2.2、需求评审

概念:评审就是做审查,对这个阶段的工作进行审查,看是

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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