从瀑布型开发到迭代型开发的转变

本文探讨了迭代开发方法相较于传统瀑布模型的优势。迭代开发允许需求变更,减少集成风险,及早暴露潜在问题,便于代码重用,提高产品质量,更好地管理项目资源,支持团队成员技能提升,有助于过程改进。
一个理想的迭代开发方法模型在很多方面与理想的瀑布开发模型有着根本上的不同。但是,从实际来说,没有一个团队严格的应用了每一种开发方法模型。本文解释了为什么开发团队决定逐步的从类似瀑布型的开发方法转变成更加类似迭代开发的方法,同时也概述了能够帮助这种转变的步骤。
多数的软件开发团队仍然在开发项目中使用瀑布型 的开发过程。采用极端的瀑布型开发方法意味着你要以严格的顺序来完成一系列的项目阶段:需求分析、设计、实现/集成然后是测试。当项目中出现的问题解是困难的并且解决问题是昂贵时,你可能会推迟测试直到项目周期的末端;这些问题也能够严重的威胁软件发布的期限并且使主要的团队成员在某些开发环节上是空闲的。

实际上,多数的开发团队使用了改进了的 瀑布型开发方法,他们将项目分解成为两个或者更多的部分,有时这些部分被称为阶段或者是时期。这种改良可以帮助简化集成、使测试人员更早的进行测试工作和提供更早的项目状态的观测。这种方法也将代码分解成了易于管理的片断并最小化了以存根和驱动程序形式的、被测试需要的代码集成。此外这种方法允许你原型化你认为有风险的或者有难度的部分,并且使用来自每一个阶段的反馈修改你的设计。然而,使用瀑布型开发方法的执行与想象是相反的:很多设计团队把在阶段 1 之后的修改设计视为他们的最初设计或者需求过程的失败。虽然一个改进了的瀑布型开发方法并不排除反馈的使用,但是它并没有促进、支持和鼓励反馈的使用。最后,想要最小化风险就不要典型的驱动一个瀑布型的开发项目。对于软件开发过程来说,本文探索了”迭代“开发方法超越传统的瀑布型开发方法的进步。   
迭代开发的好处
相比较而言,迭代开发方法 — 以 IBM 的 Rational 统一过程 ?,或者 RUP ?为例— 包括了一系列的增量的步骤或者迭代。每一个迭代都包括一些或者很多的开发活动(需求、分析、设计、实现等等),就像你在图 1 中看到的那样。每一个迭代也有一系列良好定义的目标并生成最终系统的部分工作实现。每个后续的迭代都建立在前一个迭代的基础上以使系统得到发展和细化,直到最终产品被完成。
早期的迭代着重于需求、分析和设计;后期的迭代着重于实现和测试。

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  图 1: RUP 的迭代开发。每一个迭代都包括需求、分析、设计、实现和测试活动。同时,每个迭代都建立在前一个迭代工作的基础上,每一次迭代都会生成更加接近最终产品的可执行版本。
迭代开发方法已经证明了自己优于瀑布型的开发方法,理由如下:
  它允许需求的变化
需求的变化和“进一步的蔓延” — 技术和客户驱动的特性的累加 — 一直是项目中导致麻烦、延期交付、令客户不满意和使开发人员泄气的主要原因。为了解决这些问题,使用迭代开发方法的团队应该在项目开发的几周里就关注生成和演示可执行的软件,这样就强制了需求的检查并可以帮助减少需求从而反映系统的本质。
集成不是在项目的尾声进行的“大动作”
将系统的集成留到项目的结尾几乎总是会导致耗时的返工 — 有时这种返工会花费整个项目工作量的百分之四十的时间。为了避免这种返工,每一次迭代都以集成构建系统各部分结束;这样不断的积累将最小化日后的返工。
早期的迭代可以暴露风险
迭代的开发方法可以帮助团队在早期的迭代中减少风险,因为在这些迭代中包括了对所有过程组件的测试。当早期的迭代覆盖了项目的很多方面时 — 工具、购买的软件和团队成员的技能等等 — 团队能够很快的发现被预感的风险是否是真实的,并且能够在问题相对容易并花费很少成本解决时揭示没有被发现的新的风险。
对产品的管理能够采取战术性的变化
迭代开发能够快速的生成可执行的架构(虽然功能有限),这个架构能够为了应对竞争对手的快速版本发布容易的调整产品使之成为”轻量级的“或者“改进的”版本。
它使重用更加容易
识别在迭代中进行的部分设计和实现的公用部分要比在计划期间找出公用部分更加容易。在早期开发中的设计评审允许架构师们发现潜在的可重用的机会,并且利用这个机会为接下来的迭代开发成熟的公用代码。
你能够在每一个迭代中发现并更正缺陷
这会生成健壮的架构和高质量的应用。你甚至能够在早期的迭代中而不是在项目末期的大规模测试阶段发现缺陷。你能够在性能瓶颈没有破坏你的计划之前发现它。
它能够更好的利用项目的人员资源
很多开发组织使用一种管道式的组织方式来匹配他们的瀑布型开发方法:分析人员将被完成的需求发送给设计人员,设计人员将被完成的设计发送给开发编程人员,编程人员再将他们开发的组件发送给集成人员,集成人员将组件集成起来发送给测试人员测试。这种多次的传递不仅容易产生错误而且应用造成误解;这种方式也会使人们感觉他们对最终的产品有很少的责任。迭代开发过程鼓励在项目的各个环节中团队成员参与范围更加宽广的活动,允许团队成员扮演多种角色。项目经理能够更好的利用可得到的项目人员并其可以消除有风险的传递。
团队成员能够沿着项目的道路进行学习
工作在迭代开发的项目中的开发人员在软件开发周期内有很多的机会从他们所范的错误中吸取教训,并能够从一个迭代到另一个迭代的过程中增进他们的技能。通过评估每一个迭代,项目经理能够为团队成员发现培训的机会。相反,工作在瀑布型开发方法中的开发人员典型的被限制在狭窄的技术专长上,并且仅仅有机会从事设计、编码或者测试之一方面的工作。
你能够沿着项目的道路改进开发的过程
迭代末尾的评估不仅能够从产品或者计划方面揭示项目的状态;他们也可以帮助项目经理分析在下一个迭代中如何改进项目的组织结构和过程。
 一些项目经理反抗采用迭代的开发方法,将迭代开发视为一种没有尽头的、不可控的形式。然而,在 RUP 中,这个项目是能够被很好的控制的。迭代的次数、周期和目标被仔细的计划;并且项目参与者的任务和角色被良好的定义。此外,进展的客观量度应该能够被获取。虽然团队要从一个迭代到下一个迭代中重做一些事情,但是这个工作也是可以被仔细的控制的
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、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 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模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 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,增强模的适应性。 六、模构建与验证 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,更应关注模的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模预测能力,可采用集成策略,如结合多个模的预测结果。这有助于降低单一模的偏差与方差,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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