【预告】TUP Masters 对话大师系列UML、RUP、用例与组件之父 Ivar Jacobson 8月26日登陆中国!免费参会名额火热申请中

Ivar Jacobson等专家发起SEMAT计划,旨在超越敏捷与CMMI等方法,探索软件工程核心原理,建立坚实的理论基础。

本期议题:超越敏捷与CMMI 探索软件工程的本质

Ivar Jacobson

  

  软件开发领域影响最大的世界级权威之一。他是用例、UML建模语言、Rational统一过程(RUP)、EssRUP、组件和组件架构的创始人,对现代企业建模和面向方面(aspect)的软件开发也作出了重要贡献。

    Ivar Jacobson 1939年生于瑞典,拥有斯德哥尔摩皇家理工学院博士学位。曾在爱立信、IBM工作。先后成功创办了ObjectiveRationalIvar Jacobson International等数家公司。

    1967年在爱立信期间,他首先提出软件组件(component)和用例(use case)的概念,并创造了序列图和状态转移图。此外,他还是电信业标准SDL(规约与描述语言)的最初开发者。

Rational,他与 Grady Booch James Rumbaugh合作设计了UMLRUP

    2005年,他发布了轻量级和敏捷、以实践为中心的RUP版本Essential RUPEssRUP)。他也是《UML用户指南》、《面向对象软件工程》等名著的作者。北京大学的国际名誉顾问,并且获得了秘鲁圣马丁代波里斯大学名誉博士学位。

最近,他与多位世界级专家联手发起了SEMAT计划,已经在全球范围内引起了广泛关注和响应。该计划向业界发出呼吁,超越敏捷、CMMI等不同软件开发方法的藩篱,共同探索软件工程的本质,确立软件工程的坚实理论基础、原则和核心最佳实践,重新定义软件工程。 Ivar JacobsonIvar Jacobson International的创始人和主席,该公司在美国、英国、中国、新加坡、澳大利亚、瑞典和加拿大的都设有子公司。

什么是SEMAT?

软件工程已经有了40多年的发展历史,但是它仍然没有成为一种成熟的学科,而且受到不成熟实践的严重阻碍,具体问题包括:

1各种软件开发方法层出不穷,潮来潮去,让一线开发人员无所适从。

2缺乏一个健全的,被广泛接受的理论基础。

3存在太多方法论,而之间的差异却缺乏理解,而且往往被人为夸大。

4缺乏可信的实验评估和验证。

5产业界实践与学术研究之间的分歧严重。

    Ivar JacobsonBertrand MeyerEiffel 语言之父)和 Richard SoleyOMG主席)三位业界权威有感于此,联手发起了SEMAT(软件工程方法与理论)计划。该计划呼吁业界共同行动起来,以坚实的理论﹑经过验证的原则和最佳实践为基础总结敏捷、CMMIRUP等各种软件开发流派的精髓和经验,达成共识,重新定义软件工程。计划旨在支持这样一种进程:

1包括一个内核(kernel),含有获得广泛共识的要素,并可以针对特定用途扩展

2涵盖技术问题和人的问题两个方面

3由工业界、学术界、研究人员和用户共同支持

4面对不断变化的需求和技术,支持扩展

会议日程

 

13:00-13:30

签到

13:30-13:40

主持人介绍TUP及本次会议主题

13:40-15:10

Ivar Jacobson演讲:超越敏捷与CMMI 探索软件工程的本质

15:10-15:30

休息

15:30-16:30

圆桌论坛:对话CTOCTO待定)

16:30-17:00

自由提问

 

时间:826日 13:00-17:00

地点:北京德宝饭店 五层德宝大厅

本次活动还将邀请多名CTO嘉宾,具体名单及免费名额申请请点击http://tup.youkuaiyun.com/

Technology 技术

User Experience 用户体验

Product 产品

分享产品背后的技术和用户体验故事

TUP是全球最大的中文IT技术社区优快云和最具影响力的IT技术期刊《程序员》发起组织的线下活动,以业内知名专家的讲座和论坛形式在北京、上海等主要城市定期举行,主要针对IT产品研发相关的技术、设计、运营、运维、管理专业人士。我们关注IT产品研发背后的成败经验,关注技术,关注用户体验和产品设计。信仰开放、创新、交流和社区力量。

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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