软件随想录--More Joel on Software(2)

本文探讨了软件开发过程中的多个关键方面,包括管理大型项目的策略、编程建议、软件公司的开发建议等。提到了诸如确保早期版本网页在IE8中的兼容性、Microsoft Office文件格式的复杂性及其应对策略、循证式日程规划的重要性以及优秀程序员对于团队的价值。

第四部分  管理大型项目

1.火星人的耳机

为了保证早期版本(IE5、6)的网页能够正常显示,IE8进行了大量的改动以保证兼容性。

2.为什么Microsoft Office的文件格式如此复杂

介绍了Office的Word、Excel文件的二进制格式,并建议:

1)使用Office内置的功能去完成文档的输出;

2)如果只是要生成在Excel中能打开的表格数据,考虑使用CSV格式;

3)Word文档可以考虑生成RTF文档。

3.要挣钱,就别怕脏

讲他如何卖软件赚钱的。

(到目前为止,感觉软件随想录这本书中的大部分内容都是Jole关于软件开发、人才培养、项目管理等不同方面的一些感想。看书的过程中,有时候感觉就是在看故事,倒并不一定要从中学到什么,或者学到的东西根本就不是作者原来要讲的东西,而只是自己灵光一闪的想法而已。)

 

第五部分  编程建议

1.循证式日程规划

1)不要忽视日程规划,不要因为觉得规划的日程不可能实现而放弃规划,或只是应付了事;

2)制定规划会迫使你清楚自己要做的东西,如果你没有想过这些东西,你制定的日程就没有实际意义了;

3)日程中的任务应该是较小的、能够快速完成的,而不是一个大的、复合的大功能;

4)追踪你的时间安排,比较每个任务的原定完成时间和实际完成时间,计算两者的比率,在估算最终完成时间的时候作为参照;

5)把编程以外的工作,包括一些不可避免的辅助性工作计算到任务的完成时间中,也包括修改问题的时间;

6)为新的功能设想、测试等工作留出足够的缓冲时间;

7)利用时间日程,倒逼自己去掉程序中不重要的功能;

2.关于战略问题的通信之六

关于软件的效率、功能和硬件限制的问题;

以Windows Office战胜Lotus的例子说明:如果你的产品受到硬件水平的影响而导致运行效率不够理想,不必担心,硬件自身的发展会帮助你解决问题;如果这个时候将大量的时间和人力投入到产品的优化上,可能当你新产品发布的时候你会发现,你的竞争对手受益于摩尔定律,他们产品运行效率上的问题已经解决了;而且他们在你做系统优化的时候,又添加了很多新的功能。

硬件限制的问题不是致命的问题,随着硬件性能的提升和价格的下降,这些问题会自然地得到解决;

还要考虑到软件寿命的问题:如果你的产品是不断更新发布的、需要慢慢积累用户的,那Jole的观点是适用的;但如果你的软件是服务于特定客户的,需要在规定时间内提交产品供其使用,那么软件运行效率优化还是十分重要的,毕竟你不能逼迫用户马上去采购性能先进但价格昂贵的硬件设施。

3.你的编程语言做得到吗

多接触几种开发语言和环境,可以拓展自己的视野,让你解决问题的思路更加灵活。

4.让错误的代码显而易见

1)写出优美代码的几个层次:

可以分清好的和糟糕的代码;

对好的代码有了初步的认识,但停留在是否符合规范的层次;

可以找到隐蔽的不干净的代码,发现表面之下的问题;

精心构建自己的代码,保持它们清晰易懂、不容易出错;

2)“寻找一种代码的书写规范,让错误的代码变得容易被看出。让代码中的相关信息在显示屏上集中在一起,使你能够当场发现和改正其中的错误。”

3)被误解的匈牙利命名法:不是要在变量、函数前添加i,s来表示它是int还是string;而是通过前缀来标识这个变量是行还是列(rw/col),是相对于屏幕(xw-x坐标相对于window)还是相对于页面(xl-相对于layout)。这样从名称上就可以看到这个变量/函数的意义,当xl和xw直接进行计算的时候,就会发现里面可能存在的逻辑错误。

简单来说,就是通过提高代码的可读性,使得错误更少、更容易发现。

 

第六部分  开发软件公司

1和2是jole为两本书写的前言:《Eric Sink on the Business of Software》和《Micro-ISV:From Vision to Reality》。

3.飙高音

好的程序员的作用:

优秀程序员的效率远远高于不好的程序员,开发效率相差十倍;

而不好的程序员永远都做不出优秀程序员开发出的产品,所以单纯增加人手的方法是无法得到好的产品的;

就像一堆飙不了高音的歌唱演员放在一起,音高也打不到F6(女高音的最高音)。

 

posted on 2012-01-07 14:31 countryer 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/countryer/archive/2012/01/07/2313794.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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