第二次阅读作业

本文探讨了软件开发中的“早发布、常迭代”原则及其与敏捷开发的关系。通过对比瀑布模型,强调了在软件开发初期即提供可用版本的重要性,并讨论了这种做法如何促进团队积极性和技术改进。

印象最深的19建议之二:

  7、Release early. Release often.

  13、Perfection (in design) is achieved not when there is nothing more to add, but rather when there is nothing more to take away.

  第一句和移山之道中的一句有共同之处:尽量先完成一个可以运行的东西,这样可以提高团队的积极性。事实上我们团队也是这样做的,尽量在比较短的时间内把最简单的功能 实现了,在运行的过程中寻找需要增加或者需要改的地方。在平常生活中,我经常有这样的经历:实际情况与计划的相差十分大,甚至大到几乎无法再继续下去的程度。有时会在实践的过程中发现原来计划的问题就相当大,其实有着更好的方法。于是就推倒重来,最后还效果还相当好。Release early. Release often.这样会让我们更好的发现工程中的问题,有时候可能在使用或者在之前实现一些功能的时候有了更好的想法只是未能实现而已。

  第二句让我想到了很多东西:计算机组成原理中讲到的指令集、电脑的设备等。指令集从开始的时候是非常少的,然后人们又添加了很多的指令,结果发现效果并不如想象中的好,精简指令集的出现更是让复杂的指令集毫无用武之地。完美并非什么都有,而是什么都不能少。包含所有必需的功能就已经相当好了,其他的功能是否完成并不是十分重要。在pairwork中,我们在一开始的时候想到了很多的问题,最后在开始写的时候才发现很多东西是不能修改的,至少和我们想象中的相差十分大。如果我们从一开始就尝试着去做,可能会完成的更好。在大一的计算机导论上,熊璋老师让我们想电脑还缺什么设备,最后评出来的最**奖中有一个是:鼠标和键盘是多余的,应该去掉!这真的是我一开始没有想到的,不过仔细想想觉得十分有道理,这不就是当今的平板吗?现在的平板已经能完成pc能完成的绝大多数功能了,甚至有的功能pc就无法完成。我们的团队目前也只是完成了一个十分简单的爬虫而已,我们一起运行这个程序的时候就在讨论什么功能是应该有的,什么功能是必需有,什么功能是可选的,然后对整个项目就有了一个更好的理解。

关于瀑布模型敏捷开发

  我认为瀑布模型适合于大公司和大项目,敏捷开发更适合相对较小的团队和项目。原因很简单,在小的团队和项目中出现预期和实际不符的可能性更大,而且一点点的灵感就可能会让这个项目的难度大大改变,无论是变难或者是变简单。而大公司和大项目则不同,他们需要考虑的东西更多更全面,面对问题宁可错杀也不能放过,将所有能想到的可能出现的问题都提前计划出来,这样的开发过程会比较平稳,更容易控制项目的进度和量化考核。在我们团队项目不能说使用了这两种方法的哪一个,但至少和敏捷开发的过程相似度更高。如果使用瀑布模型的方法,我想我们的开发过程可能会在一开始就面临着无法开始的问题。

转载于:https://www.cnblogs.com/17-527/archive/2012/11/13/2769036.html

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、数据模型及数据库管理系统。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,确定字段类型、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、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型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、支持向量机模型 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,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 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型性能。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,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,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型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,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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