2、形式化方法与极限编程的融合:提升软件开发质量的新途径

形式化方法与极限编程的融合:提升软件开发质量的新途径

1. 形式化方法与极限编程概述

形式化方法通常可分为形式化规范和验证两大基本技术与实践。形式化规范利用形式逻辑的符号集,明确规定系统要实现的需求、达成需求的设计,以及需求的上下文、假设和约束,以清晰描述系统功能和期望行为。设计规范中,会设计一套从系统的高层抽象表示到详细实现规范的层次化规范。形式化验证则运用形式逻辑的验证方法,检查规范的一致性和完整性,确保设计能满足系统所需的要求、假设和约束。

常见的形式化规范技术有多种,自动化工具可辅助进行严格验证。以下是几种常用的形式化规范示例:
| 形式化规范方法 | 简介 |
| ---- | ---- |
| VDM(维也纳开发方法) | 是最古老的形式化方法之一,由一系列形式化规范和计算开发实践组成,包含规范语言 VDM - SL,其规范基于通过集合、列表和映射等简单数据类型开发的数学模型,操作会导致模型状态变化。 |
| B - 方法 | 由抽象符号组成,使用集合论进行系统建模,并通过数学证明来验证不同细化阶段之间的一致性。 |
| Z | 常用于关键系统开发,使用数学符号和模式提供系统的精确描述,系统由多个称为模式的小 Z 模块描述,模块可相互引用,每个模块有描述性的非正式语言文本辅助用户理解。 |

极限编程(XP)是一种敏捷开发方法,适用于需求不完整或不断变化的中小型开发团队。它以轻量级迭代方式工作,注重紧密协作、简单设计,通过持续测试生产高质量产品。XP 由 K. Beck 在 20 世纪 90 年代创建,包含十二项关键实践和四项核心价值观:沟通、简单性、勇气和反馈。XP 是一种测试驱动的方法,在测试驱动开发(TDD)中,每

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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