2016/09/29 瀑布模型开发和敏捷开发

瀑布模型与敏捷开发对比
本文对比了瀑布模型和敏捷开发两种软件开发方法。瀑布模型将软件开发过程划分为若干阶段,强调文档和里程碑,适合需求明确的项目。而敏捷开发则强调迭代和客户反馈,适合需求可能发生变化的项目。

瀑布模型开发

    严格把软件项目的开发分隔成各个开发阶段:需求分析,要件定义,基本设计,详细设计,编码,单体测试,结合测试,系统测试等。

    使用里程碑的方式,严格定义了各开发阶段的输入和输出。如果达不到要求的输出,下一阶段的工作就不展开。

    强调文档,在开发的后期才会看到软件的模样。在这种情况下,文档的重要性仿佛已经超过了代码的重要性。

    瀑布模型把开发人员定义为流水线上的工人,由于各阶段的开发人员只能接触到自己工作范围内的东西,所以对客户需求的理解程度高低不等。对于客户需求变更,编码人员会比设计人员更容易产生很强的抵触情绪。

    在每个开发阶段都会有一些信息刻意不让其他开发阶段的人员知道(本意是为了提高效率,但实际上有时候产生的是互相的理解偏差)。

    瀑布模型产生的管理文档(计划书,进度表)等,能让不太了解该项目的人也能看懂项目的进度情况(只有能看懂百分比就行),很适合向领导汇报用。所以管理人员比较喜欢瀑布模型,但是开发人员不喜欢,因为它束缚了开发人员的创造性。

    既然叫做瀑布模型,就意味着不应该走回头路。否则如果出现返工,付出的代价会很大。

    软件生命周期前期造成的Bug的影响比后期的大得多。

敏捷开发

    核心是迭代。迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果。

    因为最终目标是让客户满意,所以能够主动接受需求变更,这就使设计出来的软件有灵活性,可扩展性。

    宣言:

    个体和交互 胜过 过程和工具

    可以工作的软件 胜过 面面俱到的文档

    客户合作 胜过 合同谈判

    响应变化 胜过 遵循计划

 

    简单设计,重复迭代。减少不必要的文档。

    客户最关心的功能最先完成。

    要求客户有时间对每次迭代的成功进行确认,提出改进意见。

    沟通是非常重要的,所有的开发人员对项目活动的理解应该是一致的。

    开发团队有两个队伍,业务团队和技术团队。如何任何一方控制了沟通,那么项目注定会失败。如果业务一方控制,项目会议上就会不断的要求功能和交付日,而不太担心开发人员是否能够全部完成或开发人员是否明白他们的真正要求;如果开发人员控制了沟通,那么项目会议上技术术语会代替面向客户的业务语言,开发人员也失去了通过倾听来了解客户真正需求的机会。

    敏捷开发不能在一开始就给出项目的成本计划。

    在有技术问题还没有解决的情况下不适合展开迭代。

转载于:https://www.cnblogs.com/zcr3108346262/p/5921013.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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