从买房来看软件有哪几个主要关注点

本文通过购房过程类比软件系统的理解过程,强调购房目的、地段选择等与软件商业目标、架构设计之间的相似之处。

去年股票和房市都比较低迷,今年房市和股市又热起来,而且房市不像股票是震荡的,它只涨不跌。我不怎么懂购房更不懂投资,所以在这里我并不是谈如何投资,而是从买房的视角来说说房屋与软件的关系,从买房的过程来解释一下需要从哪些大的方面来理解一个软件系统。

  在进行架构设计、以及创新的过程中,我们都很有可能去理解别人的软件系统。能否找到需要理解的软件系统以及能否很好的理解一个软件系统都是一个好的开发人员必备的技能。 

  以下我们先简单说一下我们是如何购房的:

  1. 购房目的。房屋是人生最重要的事情之一,它耗尽大量资金和人力,有的人可能一生都在为房屋而奔波。用尽一生和大量心血换回来的房屋,我们首先要弄清楚我们一 直在为什么忙碌着,所以买房首要的就是需要我们认清购房目的。我认为购房的目的无疑就是两个:自住或投资。自住又分为过渡性居住、改善性居住、一次性到位 居住,需要考虑家庭人口数量、交通、物业、社区,是否方便上班、上学、购物等需要。投资的需要考虑保值增值潜力,对于出租的要考虑出租机会、月租金额等, 对于转让出售的要考虑地段的升值潜力、转让机会等因素。
  2. 买房的知识准备,掌握一些基础的知识、术语,这样才能针对性的问一些问题。
  3. 了解楼市状况,确定购房的资金、地段范围。
  4. 收集房源信息、根据确定的房屋要求(地段、小区的周边环境、教育环境、购物、绿化、物业、楼层、公共设施、户型朝向、采光、通风、功能区域分配)(架构约束),选择房源。
  5. 实地看房。
  6. 购买并过户
  7. 验收与装修入住。如果需要装修,业主可能只会提出期望(业务架构),具体装修的技术细节就由装修公司来执行了(技术架构)。 
  通过上面的买房描述,总结一下买房 流程就是, 个人明确购房目的,然后根据 地段/位置/户型选择房源,同 开发商或者 中介谈,遇到合适房源后去实地看房并满意购买和过户,再 装修入住。曾经在网上看到过一个看二手房的比喻,首先 外面看看(商业、组织、外部系统依赖、架构、概念模型),要是小区地段、周边环境、价格、房屋楼层等总体条件还适合的话,然后再到房屋 里面看看(功能列表、Demo演示),看看户型、采光等,每个房间再 到处摸摸 (动手做个示例、使用一下软件),然后 回家再好好想想,最后才是买房入住。

  买房=购房目的+地段/位置/户型/装修+购房流程+开发商和业主等


  对比以上购房公式,软件也有一个类似的公式:

  软件=商业+架构+流程+组织,其中:架构=业务+技术。

  在这几个方面中,对于我们决定研究前,商业很重要,在研究软件时,架构的理解更为重要,在开发时,流程和组织也很重要。

  在《软件工厂方法》中简单介绍过BAPO,它是软件工程的四个主要关注点(商业、架构、流程和组织),是FEF的四个评估维度。以后有时间我会再详细介绍一下。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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