[软工] 楼上SLM 雏形具现

本文探讨了通过创建一个经过实践验证的精简知识库来提高合作伙伴和客户的软件开发效率的方法。该知识库旨在减轻前期准备工作,使项目从一开始就具备稳定成熟的开发流程。
2006年07月12日 17:32:00

俗话说:在商言商。我在技术中心的开发团队当中,要想的就是如何降低loushang服务团队的培训和支持和成本,并进一步提高客户和合作伙伴的开发效率。

从江西回来,我常陷于深思,说实话,我对IT开发现状,有了更多的担忧。我现在更加清醒的认识到,我们肩上的担子有多重,我们的路有多长。。。。 不可否认,我的想法基本上还是一个技术化的思想,我当然明白,用这样一种手段,只是能够局部的改善合作伙伴或者客户的开发过程。我没有太多的想法,只是想先尝试着迈出这第1步。

我的想法很简单,把公司在软件开发方面的一些经过实践(和时间)检验的最佳实践,汇集成一个精简的知识库,这样可以把合作伙伴或者和客户从繁杂的准备工作中解脱出来,让他们在项目初期,就拥有一个比较精简、成熟、稳定的开发过程,并且,可以随项目的进展,随项目数据的积累,完善自己的开发知识库。

要感谢RMC,这是一个实现我的思路的很好的工具。

今天下午4时,SLM的雏形出来了,心情比较激动,先把一个截图共享出来,或者你看了以后会说:"切,什么玩意?"。没有关系,这里只是宣告 SLM的诞生,过不了多久,这个宝宝就会以崭新的姿态展现在大家面前。

点击查看原始大小 1024 x 742

目前存在的问题(见图中标号):

1 有了loushang SLM的标记,但还是需要很多人的参与和完善。

2 视图现在只针对平台入门级客户(居然显示了个英文!)

3 内部的结构还有些乱,角色,任务,工件和辅助元素没有分类,需要尽快的分出层次类别。比方说,先有一个分泳道的活动大图,把各种内部元素串起来。。。。

4 中文显示有些问题

不管怎么说,SLM从今天开始,有了生气。。。



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内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:备C++编程基础,从事件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实性与实用性。; 适合人群:备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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