对于新的想法，用不用写设计文档

最新推荐文章于 2023-10-04 16:08:07 发布
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本文讨论了一个正在升级的同步功能在没有详细设计文档的情况下如何推进。虽然项目处于探索阶段，但公司要求提供设计文档来评估成果。
我在做一个同步功能的升级 ，由于方案并没有完全定下来，在摸索的状态下进行，所以并没有一个设计文档支撑，但公司为了确定我的成果，非要提交个设计文档，我想就这个讨论一下，是不是真的需要呢？
zierben
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Donut:不用OCR中间过程也能理解图片文档
u013250861的博客
05-25 481
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软件概要设计如何写（文档恐惧症的程序猿必读）
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Hello World
07-01 1053
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如何编写好的软件设计文档
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09-24 1619
可以被公司里任何一个工程师所理解并且根据概要内容决定是否需要阅读文档的其余部分。这部分最多不超过3个章节。
概要设计文档编写规范
halimao的博客
11-07 1858
概要设计文档编写规范 在需求明确、准备开始编码之前，要做概要设计，而详细设计可能大部分公司没有做，有做的也大部分是和编码同步进行，或者在编码之后。因此，对大部分的公司来说，概要设计文档是唯一的设计文档，对后面的开发、测试、实施、维护工作起到关键性的影响。一、问题的提出　　概要设计写什么？概要设计怎么做？　　如何判断设计的模块是完整的？　　为什么说设计阶段过于重视业务
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qq_41854911的博客
09-06 521
今天，带你一起分析了为什么不爱写项目文档的原因，也解释了为什么写文档很重要。没时间写或者懒，不能成为不写文档的理由。对于重要的项目文档，就应该加入到日常的开发任务中，把写文档，摆在和设计、开发同等重要的位置。从某种角度来说，写不好文档，代码也很难写好。针对程序员不爱写项目文档的情况，我也提出了切实可行的写文档的方法。比如说不会写，就可以从模仿别人写的文档开始，然后从粗到细，不断迭代，配合一些图表，就可以写出不错的项目文档。
如何书写游戏设计文档
packdge_black的博客
05-06 2803
内容来自书籍《通关！游戏设计之道》，本人只是节选了部分觉得有趣或者有意义的内容，感兴趣的可以去看一下原书。 下面是正文： ---------------------------------------------------------------------我是分割线---------------------------------------------------------------...
怎么才能写好技术文档——这是我的全部经验
LoveSummer
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基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
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在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
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perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
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09-05
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Source code for common plots in various languages_libraries_
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Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
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