认识FPA

FPA是FPA: FOCUS Personality Analysis的缩写,它是根据美国行为心理学家Florence Littauer创建的性格雏形为基本架构,由FOCUS不断发展至今的一套性格分析系统。FPA系统将人们的性格分为:红色、蓝色、黄色、绿色。人的性格是复杂的,因此一个人决不可能仅仅只受一种色彩来支配,四种色彩的综合才是对性格最完整的厄描述,只不过通常其中的一或两种色彩占主导位置。FPA也不仅仅只对职场范围的人际关系起作用,它也可以帮助我们解决生活、婚姻、家庭等全方位的人际关系。
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红色——快乐的带动者。心态开放,追求快乐,喜欢体验新鲜的东西,情感丰富而外露,容易情绪化;
蓝色——最佳的执行者。保守内敛,规则和条理性很强,以完美为导向,情感深沉而含蓄,不容易表露;
黄色——有力的指挥者。目标感强,重视结果,以成就为导向,不容易受情绪影响,在恋爱中不会多愁善感,比较直接;
绿色——和平的促进者。心态十分平和,随遇而安,以稳定为导向,在情感中比较被动,缺乏强烈的动力和欲望。
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红色需要“被给予”,他们需要别人的关注、赞扬和喜爱,需要经常的彼此互动和人与人之间的活动,否则有很重的压抑和不快乐感。

蓝色的基本渴望是把所有安排好的事情都做好。

黄色的最基本需要就是掌控,他们需要有事情可以让他们来定夺,提供一些空间让他们有机会满足自己的控制欲。

绿色需要的是稳定与和谐。相安无事、温馨平静的生活就是他们所需要的。当有冲突发生的时候,绿色的第一反应是“大事化小,小事化了”,他们不喜欢做决定,宁可让别人为他们决定他们自己的事情。

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因为我们视善不如流,往往很难吸收红色的自由快乐,蓝色的完美谨慎,黄色的果断坚定,绿色的和谐宽容;因为我们视恶嫉如仇,恰恰双眼紧盯的却是红色的杂乱无章,蓝色的死板固执,黄色的霸道蛮横,绿色的软弱拖拉。

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我们学习性格色彩的目的是了解自己,避免自己性格中的局限性给自己和别人造成伤害,同时理解别人,按照适合别人性格的方式来与之沟通。

 

Raize Components是Delphi和C++Builder下的用户界面组件,拥有超过125种通用原生VCL控件集合。此次发布的Raize Components v6.1版本新增加IDE支持和帮助文档,以及其他一些组件更新。 Raize组件, Delphi和C + + Builder的是一个用户界面的设计系统。在它的中心是一个集合超过125个通用的原生VCL控件。内置技术的基础上,第一次创建超过15年前,这些高品质的组件为开发人员提供无与伦比的力量和灵活性而不牺牲易于使用。除了核心的控件集, Raize组件包括超过100个组件设计师专注于简化用户界面开发。现在比以往任何时候都多,开发人员使用Raize组件来构建复杂的用户界面,在更短的时间内,以较少的努力。 Raize组件6的主要焦点是在新的VCL功能已被添加到Embarcadero公司的RAD Studio的。具体来说, 64位的VCL支持和很酷的新VCL样式支持。不同于其他版本的RAD Studio只需重新编译现有代码库提供了一套新的日间护理单位和包,有很多低层次的变化VCL的。例如,许多控件顺利迁移到64位,但许多其他需要低层次的修改。此外, Raize组件的每一个控制受新的VCL样式。每个控件的显示代码,需要进行大幅修改,全力支持VCL样式时,他们。已经做了大量的工作,但我们确信你会发现最终的结果真的很酷! 还有其他的改进和修正Raize组件6 ,但64位和VCL样式的支持是主要的新功能。 Raize组件6肯定利用RAD Studio和得到最RC6的,你需要的RAD Studio XE2或更高版本。
03-24
### Function Point Analysis (FPA) 的定义与应用 Function Point Analysis (FPA),即功能点分析,是一种用于衡量软件规模的方法。它通过评估软件的功能特性来计算其复杂性和规模,而不依赖于具体的实现细节或编程语言[^2]。此方法的核心在于识别并量化五个主要类型的用户功能性需求:外部输入、外部输出、外部查询、内部逻辑文件以及外部接口文件。 #### FPA 方法的特点 FPA 法具有较高的客观性,因为它不受到开发团队成员的经验水平或者所选开发工具的影响。相比之下,传统的代码行数估算方法往往因开发者技能差异而导致较大的偏差。因此,在现代软件工程项目管理中,FPA 成为了更受欢迎的选择之一。 #### 计算过程概述 在实际操作过程中,FPA 需要经历以下几个阶段: 1. **识别组件**:确定项目中的各个组成部分及其类别; 2. **赋值权重**:依据每类组件的具体情况赋予相应的数值; 3. **调整系数**:考虑环境因素(如表4所示),最终得出修正后的总分。 下面展示了一个简单的 Python 实现例子,用来模拟如何根据基本函数点数量和经验因子计算调整后的功能点总数: ```python def calculate_adjusted_function_points(base_fp, e_factors): """ Calculate Adjusted Function Points based on Base FP and Experience Factors. :param base_fp: Basic function points count. :type base_fp: float :param e_factors: List of experience factor weights. :type e_factors: list[float] :return: Total adjusted function points. :rtype: float """ total_efactor = sum(e_factors) complexity_factor = 0.65 + 0.01 * total_efactor return base_fp * complexity_factor # Example usage: base_fp_count = 100 experience_weights = [1, 0.5, 1, 0.5, 0, 2, -1, -3] adjusted_fps = calculate_adjusted_function_points(base_fp_count, experience_weights) print(f"Adjusted Function Points: {adjusted_fps}") ``` 上述脚本展示了如何利用给定的基本功能点数目以及一系列经验因子来获得经过校正之后的整体功能点计数。 ### 结论 综上所述,功能点分析不仅提供了一种标准化的方式来评价不同应用程序之间的相对大小,而且还能帮助预测所需的努力程度以及其他重要指标。对于希望提高预算准确性并优化资源配置的企业来说尤为重要[^1]^。
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