系统分析与设计作业(二)

本文解析了瀑布模型、增量模型和螺旋模型等软件开发方法的优缺点,并探讨了统一过程(UP)的特点及其如何支持用户驱动和风险驱动的开发。同时介绍了UP的四个阶段及其关键里程碑。

简答题

1.简述瀑布模型、增量模型、螺旋模型(含原型方法)的优缺点。

瀑布模型 

优点: 
为项目提供了按阶段划分的检查点;前一阶段完成后,只需关注后续阶段;提供了一个模板,这个模板使得分析、设计、编码、测试和支持的方法可以在该模板下有一个共同的指导。 
缺点: 
各个阶段的划分完全固定,阶段之间产生大量的文档,极大地增加了工作量;由于开发模型是线性的,用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果,从而增加了开发风险;通过过多的强制完成日期和里程碑来跟踪各个项目阶段,不适应用户需求的变化。

增量模型 
优点: 
将待开发的软件系统模块化,可以分批次地提交软件产品,使用户可以及时了解软件项目的进展;以组件为单位进行开发降低了软件开发的风险,一个开发周期内的错误不会影响到整个软件系统;开发顺序灵活。开发人员可以对组件的实现顺序进行优先级排序,先完成需求稳定的核心组件,当组件的优先级发生变化时,还能及时地对实现顺序进行调整。 
缺点: 
要求待开发的软件系统可以被模块化。如果待开发的软件系统很难被模块化,那么将会给增量开发带来很多麻烦。

螺旋模型 
优点: 
设计上的灵活性,可以在项目的各个阶段进行变更;以小的分段来构建大型系统,使成本计算变得简单容易;客户始终参与每个阶段的开发,保证了项目不偏离正确方向以及项目的可控性;随着项目推进,客户始终掌握项目的最新信息 , 从而他或她能够和管理层有效地交互;客户认可这种公司内部的开发方式带来的良好的沟通和高质量的产品。 
缺点: 

很难让用户确信这种演化方法的结果是可以控制的。建设周期长,而软件技术发展比较快,所以经常出现软件开发完毕后,和当前的技术水平有了较大的差距,无法满足当前用户需求。

2. 简述UP的三大特点,其中哪些内容体现了用户驱动的开发,哪些内容体现风险驱动的开发?

三大特点:用例驱动、以架构为核心、迭代及增量。 
用例和风险驱动、迭代及增量体现了用户驱动的开发。 

以架构为核心体现了风险驱动的开发。

3.UP 四个阶段的划分准则是什么?关键的里程碑是什么?

初始阶段:为系统建立商业案例,并确定项目的边界。关键里程碑是生命周期目标(Lifecycle Objective)里程碑。
细化阶段:分析问题领域,建立健全的体系结构基础,编制项目计划,淘汰项目中最高风险的元素。里程碑是生命周期结构(LifecycleArchitecture)里程碑。
构建阶段:所有剩余的构件和应用程序功能被开发并集成为产品,所有的功能被详细测试。里程碑是初始功能(Initial Operational)里程碑。

交付阶段:确保软件对最终用户是可用的。关键里程碑是产品发布(Product Release)里程碑

4.IT 项目管理中,“工期、质量、范围/内容” 三个元素中,在合同固定条件下,为什么说“范围/内容”是项目团队是易于控制的?

工期是在项目开始时就定好的,除非出现特殊情况,否则不会有很大的波动。 
质量是客户验收的标准,也并不能由项目团队决定。 

至于范围/内容则是团队在开发过程中进行规划的,由团队自身把控,所以更易于控制

5. 为什么说,UP 为企业按固定节奏生产、固定周期发布软件产品提供了依据?

因为UP是迭代过程,迭代开发是UP的关键实践。

在这种生命周期方法中,开发被组织成一系列固定的短期小项目,小步骤,快速反馈和调整是迭代开发的主要思想,时间定量也是迭代开发的关键思想。大部分迭代方法迭代时间为2~6周。


6.项目管理使用
使用截图工具(png格式输出),展现你团队的任务 Kanban,请注意以下要求
每个人的任务是明确的。即一周后可以看到具体成果
每个人的任务是1-2项。

至少包含一个团队活动任务


下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究农业创新:支持植物科学人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究教学,助力AI模型创新验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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