构建之法阅读笔记03

读《构建之法》第5,6章有感

   今天读了《构建之法》的第5,6章,下面是我从中获得的一些收获。

   其中第5章主要讲的是团队和流程,还讲了团队的开发模式以及开发的流程。首先他向我们介绍了团队和非团队的区别。像王屋村那样乌合之众组成的并非团队。一个团队应该具有一下这些特点:1.团队有一致的集体目标,团队要一起完成目标。2.团队成员有各自的分工,互相依赖合作,共同完成任务。 接下来主要是讲几个不同的软件团队模式。其中主要包括:主治医师模式,明星模式,社区模式,业余剧团模式,秘密团队模式,特工团队模式,交响乐团模式,爵士乐模式,功能团队模式,官僚模式等。这些软件团队模式是在团队不断发展和成熟过程中形成的,适合于不同类型的软件开发。然后,我们学到了开发流程。第一种是写“写了在改模式”,这种模式适合那些:“只用一次的程序,看过了就扔的程序,一些不实用的演示程序”,然后第二种是瀑布模型,这个模型产品大多遵循:分析—>实现—>销售—>维护 ,这个流程,这种模型中产品一旦大规模生产,在返回去修改十分困难。 统一流程(RUP),这类方法将软件开发的各个阶段整合在一个统一的框架里。它的工作流如下:业务模型,需求,分析和设计,实现,测试,测试部署,配置和变更管理项目管理。还有老板驱动的流程,这类流程获取的订单不是靠技术,而是靠老板的个人关系或暗中操作。这种模式对老板的能力有很强的要求,,如果老板的能力不强,则团队会受到很大的制约。渐进交付的流程,主要流程:开发—》发布—》听取反馈—》根据反馈进行改进。而在这个流程中又出现MVP方法,即最小可行产品,就是把产品核心功能用最小的成本实现出来,然后快速征求用户的意见。还有MBP 生产思路,就是最强最美产品策略。

   第6章主要为我们讲了敏捷开发流程。首先对敏捷开发的流程进行了概述,它的步骤为第一步:找出完成产品需要做的事情——Prouduct Backlog。第二步:决定当前的冲刺需要解决的事情。第三步:冲刺,冲刺期间,需要每天开一个站立回忆,汇报大家每日做的任务。在这期间需要注意燃尽图和看板图的绘制。第四步,得到一个版本,发布给用户。然后为我们介绍了一些敏捷流程的问题和方法。如第一步中:各个需求和任务之间是有种种复杂的依赖关系的,除了优先级之外我们还要考虑相互间的依赖关系。第二步中,把一个任务从产品层级的描述逐步细化到技术实现层面,需要技术能力和很好的交流能力。第三步每日例会不能流于形式。要解决这个问题,一个方法就是,定义好任务究竟是什么?任务的完成到底意味着什么。另外,我们还要注意对冲刺的总结。如果一个团队要转化为敏捷团队就要注意一下几点:1.自主管理 2.自我组织 3.多功能型 然后他分享了一些敏捷开发的经验教训,比如:Scrum  Master不是一个官,而是一个没有行政权利的沟通者,就像微软PM那样,他同时还要在团队中做具体的工作 。在复杂的项目里,要让一线团队成员做决定。

 

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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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