CMMI3 和 CMMI 4

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#CMMI

CMMI-3各阶段流程图
qq_32198063的博客
01-30 396
CMMI 3各阶段流程图：
精选资源
CMMI3标准文档模板大全（完整）+CMMI3级软件过程改进方法与规范+CMMI3
05-06
CMMI3标准文档模板大全（完整）+CMMI3级软件过程改进方法与规范+CMMI3CMMI3标准文档模板大全（完整）+CMMI3级软件过程改进方法与规范+CMMI3CMMI3标准文档模板大全（完整）+CMMI3级软件过程改进方法与规范+CMMI3CMMI3...
CMMI高清大图
06-04
CMMI挂图，修正了部分文字错误。欢迎指正，请保持原图完整性。
CMMI3 - EPG 访谈内容
mekave的博客
12-13 2566
EPG包含以下角色：PCM、MPM、PAD、IIEPG:1、建立cmmi并改进2、实现公司商业目标过程：工作流程，标准过程1、过程资产:各过程域的方针策略、工作过程 、文档模板、规范和指南等。项目生命周期的各种文档，手册2、识别过程资产：工作的环境，度量数据、经验教训3、提供给组织建立组织财富库，定时维护更新4、如何制定、更新过程根据业务目标，引入资产开发个更新方法，确定战略角色和职责，构建资产过程和行动的执行准测5、如何使用。
CMMI3级和5级的区别
bangqijishu的博客
04-29 854
CMMI5级的认证相比较三级而言，还是比较复杂的，具体表现在以下几个方面： 1、CMMI5级20个实践域里的标准要求或明细相比较CMMI3级来说有所增加； 2、个体人员投入的条件与整体人员所需数量有所增加，3级一般需要15人，5级一般需要25人。 3、CMMI5级的认证需要比CMMI3级更提前的安排评审的计划，且对参与评估的评估师要求也有所提升，也就是说每一位评估师都有进行CMMI3级评估的资格，但是并不是每一位评估师都有评审CMMI5级的评审资格。
CMMI 知识
Admans的专栏
06-24 1662
通过项目的跟踪与监控活动，及时反映项目的进度、费用、风险、规模、关键计算机资源及工作量等情况，通过对跟踪结果的分析，依据跟踪与监控策略采取有效的行动，使项目组能在既定的时间、费用、质量要求等情况下完成项目。CMMI是世界公认的软件产品进入国际市场的通行证，不仅是对产品质量的认证，更是一种软件过程改善的途径。所有项目均使用经批准、剪裁的标准软件过程来开发和维护软件，软件产品的生产在整个软件过程是可见的。评估的时候，如果2级的标准达到，但3级的要求达不到，就算4级的要求达到了，也只能算2级。
【CMMI】4、CMMI构成
weixin_43606948的博客
08-21 916
CMMI产品套件由CMMI模型、评估方法、采用指导、系统和工具、培训和认证五部分组成。其核心是CMMI模型和评估方法。CMMI V3.0 在V2.0的开发、服务、供应商管理、安保和安全五个现有领域的基础上，新增了三种领域:数据管理、人员管理、虚拟交付。CMMI V3.0包括12个能力域，31个实践域，276个实践。
CMMI 认证的意义和价值
a15853100093的博客
11-25 237
CMMI 认证的意义和价值
CMMI 2.0 和 1.3
张传波（网名：Fireball，大大大火球）
07-01 1998
CMMI2.0与1.3在组织形式区别很大，很多PA和之前的不太一样了，而且PA在2.0中叫实践域，1.3中叫过程域。不过其实核心内容没有大的变化，只是相关内容的位置进行了调整，部分描述进行了优化。 目前是过渡阶段，2.0和1.3都可以评估，但截止日期之后就只适用2.0了。1.3评估的截止日期是2020年9月，但因为疫情的原因不知道会不会有所调整。 下面是基于CMMI2.0的持续改进计划，供参考： 对该计划感兴趣，欢迎与我联系，谢谢！ ...
cmmi3文档模板
mengzy9469的博客
06-28 1628
这是cmmi3文档的模块，欢迎下载。 如需以下材料，请关注或私聊我（qq：986649479）： 项目管理模板（如：cmmi模板、国企项目管理文档模板、文档编辑范例等），根据实际项目实施经验总结的模板以及对应的范例。 项目管理工具（project破解版、Visio破解版、PDF拆分工具破解版、xmind破解版、office 2016破解工具、axure破解版等） 项目管理书籍电子版（PMBOK最新版，信息系统项目管理师教程，数据资产管理实践白皮书 4.0，主数据管理实践白皮书 1.0，数据标准管理实
精选资源
CMMI3 全套流程文档
06-07
4. **项目管理**：CMMI3要求有系统性的项目规划和执行，包括范围管理、进度管理、成本估算、风险管理以及资源分配。项目经理需要使用工具和技术来监控项目的进展，及时调整计划以应对变化。 5. **需求管理**：有效...
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CMMI 3标准文档模板.rar
02-21
CMMI 3级的标准文档模板旨在帮助组织建立和完善其过程改进活动。通过遵循这些模板，组织可以确保其流程规范化，减少错误，提高效率，降低项目风险，并最终提升产品质量和客户满意度。 **2. 文档模板的内容** CMMI 3...
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cmmi3 全套文档
01-26
**CMMI3 全套文档** CMMI（Capability Maturity Model ...通过以上各个过程文档的实施，CMMI3级别的组织能够在项目管理、过程控制和质量保证方面达到较高的水平，从而提高生产力，降低成本，保证项目的成功。
CMMI3全套文档.zip
08-13
4. **实施CMMI3的步骤** - 评估现状：了解组织当前的过程能力和存在的问题。 - 设定改进目标：根据CMMI3的要求，确定需要改进的过程域。 - 制定改进计划：设计实施策略，包括培训、流程改进和工作产品创建。 - ...
autobuild:基础构建系统，用于导入和构建软件包，基于Rock（机器人构建套件）的autoproj
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e612e515c6cb 自动构建的定义是什么？ Autobuild是由与构建系统（例如，autotools，CMake）和导入机制（git，svn，...）相连接的类群组构成。 它被应用于开发更高级别的工具，这些工具提供了对整个工作区进行管理的功能。 为了安装此程序，需将这行代码加入到您的应用程序的Gemfile文件中：gem autobuild 随后执行：$ bundle或者将其自行安装为：$ gem install autobuild在签出存储库之后，执行bundle install来安装所依赖的组件。 接着，执行bundle exec rake test来执行测试操作。 若需将这个gem安装到本地设备上，请运行bundle exec rake install 。 当准备发布新版本时，应更新version.rb文件中的版本标识，然后运行bundle exec rake release ，该命令将为这一版本生成git标签，推送git的提交记录和标签。
PasswordGenerator: HTML/CSS/JavaScript制作的密码生成器
最新发布
01-04
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ram-password 随机密码生成器
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​
01-04
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​ 内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab代码实现的解决方案。研究重点在于设计适用于动态环境的路径规划算法，确保多无人机在复杂任务场景下能够高效协同飞行并有效避免碰撞。文中结合智能优化算法与路径规划技术，探讨了无人机编队、任务分配及实时避障策略，通过Matlab仿真验证所提方法的有效性与鲁棒性，为多无人机系统在实际应用场景中的部署提供了技术支持和理论依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、环境监测、物流配送等多无人机协同作业场景；②实现动态环境中无人机间的高效协同与安全避障，提升任务执行效率与系统安全性； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，并可根据具体应用场景调整参数或扩展功能以满足实际需求。
Bottle Fin实例分割数据集-20251117-165640.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：Bottle Fin实例分割数据集 图片数量： 训练集：4418张图片 验证集：1104张图片 总计：5522张图片 分类类别： - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式：YOLO格式，包含多边形坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：图片格式常见如JPEG或PNG，具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型，适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制：可能应用于制造、物流或零售领域，用于自动化检测和分类物体，提升生产效率。 计算机视觉研究：支持实例分割算法的学术研究，促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训：可用于高校或培训机构的计算机视觉课程，作为实例分割任务的实践资源，帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计：包含7个不同类别，涵盖数字和Bottle Fin对象，增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注：标注采用YOLO格式的多边形坐标，确保分割边界的精确性，提升模型训练效果。 数据规模适中：拥有超过5500张图片，提供充足的样本用于模型训练和验证，支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性：标注格式直接兼容主流深度学习框架（如YOLO），便于快速集成到各种实例分割项目中。
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