11、利用Scrum和可视化模型将遗留软件演进为安全的面向服务软件的分析

利用Scrum和可视化模型将遗留软件演进为安全的面向服务软件的分析

1. 引言

在软件领域,将非安全的遗留软件应用重新工程化为新的安全目标应用是一项重要任务。服务导向计算(SOC)为实现这一目标提供了新途径,而在这个过程中,需要分析采用新网络技术所需的架构变化,以及现代化软件所需的工作量。

2. 背景知识
2.1 5W1H Re - Doc软件架构文档方法

5W1H Re - Doc通过回答“Who、What、Where、When、Why、How”这六个问题来进行软件重新文档化。在逆向软件工程阶段,其主要输入为源代码、可执行组件和可用文档,输出是UML形式的遗留系统高级抽象可视化模型。在正向软件工程阶段,新需求被设计并添加到模型中。该方法特别适合逆向工程,因为它考虑到了遗留应用信息有限的现实情况。
|步骤|说明|
| ---- | ---- |
|定义When|确定逆向或正向软件工程阶段的子阶段集合|
|确定Who|明确每个子阶段的主要驱动角色|
|明确Where|涉及4 + 1视图,为每个角色在特定子阶段创建视图|
|描述What|说明每个视图使用的UML图|
|阐述How|描述如何为每个视图绘制UML图|
|解释Why|说明文档的目的|

2.2 Scrum敏捷软件开发过程

Scrum团队由Scrum Master、Product Owner和开发团队(含质量保证)组成。过程始于冲刺规划会议,创建产品待办事项列表和冲刺待办事项列表。冲刺期间,团队进行每日会议检查进度和讨论问题。冲刺结束后,进行冲刺演示和回顾会议。Scrum的优势

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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