软件工程(摘抄)

1、软件的生命周期

2、软件的开发方法
软件的开发方法主要有形式化方法和逆向工程。进行逆向工程时,抽象层次越高,则得到的结果完备性越低
逆向工程是指从已安装的软件中提取设计规范,用来进行软件开发

净室软件开发方法:是一种形式化的方法,可以开发较高质量的软件,使用盒结构规约进行分析和建模,并将正确性验证作为发现和排除错误的主要机制。

3、软件开发模型

软件开发模型主要有:瀑布模型;演化模型;螺旋模型;喷泉模型,变换模型,智能模型,V模型
也可以采用快速应用开发,同一过程,敏捷方法。
演化模型医院称之为快速原型模型,是在快速开发一个原型的基础上,对原型进行改进。
螺旋模型是瀑布模型和演化模型的结合,每次迭代包含计划制定,风险分析,工程实施和客户评估四个部分。
原型法:以快速的方法构造一个可工作的雏形,然后进行迭代。如果缺乏用户不参与不配合或者数据软件资源缺乏管理则不适用。
快速应用开发是一个线性顺序的软件开发模型,强调极短的开发周期和可复用的程序构件开发
统一过程:是一个通用过程框架,使用UML为系统建模,包括初始阶段,细化阶段(确定架构,建立支持环境,阶段技术评审),构建阶段,交付阶段。

敏捷方法包含如下几种
极限编程:包括十二种最佳时间,小型发布,简单设计,测试先行,重构,结对编程等等。基线编程在基本设计完成后,并不进行直接编码,而是开发一系列用于检测本次发布的story的单元测试
其他主要的敏捷开发方法有
SCRUM:认为发布产品的重要性高于一切
FDD:针对中小型项目,适用于需求经常变动的项目
ASD(自适应软件开发):强调开发方法的适应性
DSDM(动态系统开发):以业务为核心

敏捷开发的原则是:
要求经常性的交付(但是不需要每一次交付为完整功能)
即使到了项目后期,也欢迎需求变更

软件工程小组可以分为四个组织泛型:
封闭式泛型:由主程序员,技术人员,和后备工程师组成
随机式泛型:松散的组织小组,依赖个人的主动性
开放式泛型:以上两者的结合
同步式泛型:依赖于问题的自然划分,没有沟通的需要

软件过程管理
主要有软件能力成熟度模型,也可以采用Trillum模型进行评估,bootstrap方法,ISO/IEC 15504标准等进行评估


PROLOG语言
是一种逻辑编程语言,更像是一种文体描述型语言,用特定的方法描述一个文体,然后电脑会自动寻找答案

在软件架构评估中,敏感点是一个或者多个构件的特性,权衡点是影响多个质量属性的特性,是多个质量属性的敏感点

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
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!
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