细说软件工程的七条基本原理

本文详细阐述了软件工程的七条核心原则,包括分阶段管理、阶段评审、严格的产品控制、采用现代程序设计技术、结果可审查、小组人员精简以及持续改进实践。这些原则旨在提高软件开发效率和质量。
 
细说软件工程的七条基本原理




  1、用分阶段的生命周期计划严格管理
  
  有人经统计发现,在不成功的软件项目中有一半左右是由于计划不周造成的,可见把建立完善的计划作为第一条基本原理是吸取了前人的教训而提出来的。在软件开发与维护的漫长的生命周期中,需要完成许多性质各异的工作。这条基本原理意味着,应该把软件生命周期划分成若干个阶段,并相应地制定出切实可行的计划,然后严格按照计划对软件的开发与维护工作进行管理。Boehm 认为,在软件的整个生命周期中应该制定并严格执行六类计划,它们是项目概要计划,里程碑计划,项目控制计划,产品控制计划,验证计划,运行维护计划。 不同层次的管理人员都必须严格按照计划各尽其职地管理软件开发与维护工作,绝不能受客户或上级人员的影响而擅自背离预定计划。
  
  2、坚持进行阶段评审
  
  当时已经认识到,软件的质量保证工作不能等到编码阶段结束之后再进行。这样说至少有两个理由:第一,大部分错误是在编码之前造成的,例如,根据Boehm 等人的统计,设计错误占软件错误的63%,编码仅占37%;第二,错误发现与改正得越晚,所需付出的代价也越高。因此,在每个阶段都进行严格的评审,以便尽早发现在软件开发过程中所犯的错误,是一条必须遵循的重要原则。
  
  3、实行严格的产品控制
  
  在软件开发过程中不应随意改变需求,因为改变一项需求往往需要付出较高的代价,但是,在软件开发过程中改变需求又是难免的,由于外部环境的变化,相应地改变用户需求是一种客观需要,显然不能硬性禁止客户提出改变需求的要求,而只能依靠科学的产品控制技术来顺应这种要求。也就是说,当改变需求时,为了保持软件各个配置成分的一致性,必须实行严格的产品控制,其中主要 是实行基准配置管理。所谓基准配置又称基线配置,它们是经过阶段评审后的软件配置成分(各个阶段产生的文档或程序代码)。基准配置管理也称为变动控制:一切有关修改软件的建议,特别是涉及到对基准配置的修改建议,都必须按照严格的规程进行评审,获得批准以后才能实施修改。绝对不能谁想修改软件(包括尚在开发过程中的软件),就随意进行修改。
  
  4、采用现代程序设计技术
  
  从提出软件工程的概念开始,人们一直把主要精力用于研究各种新的程序设计技术。60年代末提出的结构程序设计技术,已经成为绝大多数人公认的先进的程序设计技术。以后又进一步发展出各种结构分析(SA)与结构设计(SD)技术。实践表明,采用先进的技术既可提高软件开发的效率,又可提高软件维护的效率。
  
  5、结果应能清楚地审查
  
  软件产品不同于一般的物理产品,它是看不峥摸不着的逻辑产品。软件开发人员(或开发小组)的工作进展情况可见性差,难以准确度量,从而使得软件产品的开发过程比一般产品的开发过程更难于评价和管理。为了提高软件开发过程的可见性,更好地进行管理,应该根据软件开发项目的总目标及完成期限,规定开发组织的责任和产品标准,从而使得所得到的结果能够清楚地审查。
  
  6、开发小组的人员应该少而精
  
  这条基本原理的含义是,软件开发小组的组成人员的素质应该好,而人数则不宜过多。开发小组人员的素质和数量是影响软件产品质量和开发效率的重要因素。素质高的人员的开发效率比素质低的人员的开发效率可能高几倍至几十倍,而且素质高的人员所开发的软件中的错误明显少于素质低的人员所开发的软件中的错误。此外,随着开发小组人员数目的增加,因为交流情况讨论问题而造成的通信开销也急剧增加。当开发小组人员数为N时,可能的通信路径有N(N?/FONT>1)/2条,可见随着人数N的增大,通信开销将急剧增加。因此,组成少而精的开发小组是软件工程的一条基本原理。
  
  7、承认不断改进软件工程实践的必要性
  
  遵循上述六条基本原理,就能够按照当代软件工程基本原理实现软件的工程化生产,但是,仅有上述六条原理并不能保证软件开发与维护的过程能赶上时代前进的步伐,能跟上技术的不断进步。l因此,Boehm提出应把承认不断改进软件工程实践的必要性作为软件工程的第七条基本原理。按照这条原理,不仅要积极主动地采纳新的软件技术,而且要注意不断总结经验,例如,收集进度和资源耗费数据,收集出错类型和问题报告数据等等。这些数据不仅可以用来评价新的软件技术的效果,而且可以用来指明必须着重开发的软件工具和应该优先研究的技术。
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,广泛应用于深度学习领域。其核心原理是通过多层非线性变换,从输入数据中自动提取特征并进行预测或分类。神经网络由多个神经元组成,这些神经元按照层次结构排列,通常包括输入层、隐藏层和输出层。每个神经元接收输入信号,通过加权求和并经过激活函数处理后输出结果。 在训练过程中,神经网络利用反向传播算法不断调整连接权重,以最小化预测误差。具体来说,前向传播计算网络的输出结果,而反向传播则根据损失函数的梯度下降方向更新权重。这种机制使得神经网络能够从大量数据中学习复杂的非线性关系,从而实现图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。 神经网络的优势在于其强大的特征提取能力和自动化学习能力,使其在处理高维数据时表现出色。例如,卷积神经网络(CNN)通过局部感受野和权值共享机制,有效减少了参数数量,降低了过拟合风险,广泛应用于图像分类、对象检测等领域[^2]。 以下是一个使用PyTorch构建神经网络的示例代码,展示了前向传播和反向传播的基本流程: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的神经网络结构 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 50) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(50, 1) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 初始化模型、损失函数和优化器 model = Net() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 生成随机输入和目标数据 inputs = torch.randn(100, 10) targets = torch.randn(100, 1) # 训练循环 for epoch in range(100): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch + 1) % 10 == 0: print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item():.4f}') ``` 该示例定义了一个包含两个全连接层和一个ReLU激活函数的简单神经网络,使用均方误差(MSE)作为损失函数,并通过Adam优化器进行参数更新。训练过程中,每10个epoch输出一次损失值,用于监控模型收敛情况。 神经网络的训练过程还涉及多个超参数设置,例如学习率、训练轮数、批量大小等,这些参数对模型性能有重要影响。此外,还可以通过正则化技术(如Dropout、L2正则化)来防止过拟合,提高模型的泛化能力。
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