构建之法阅读笔记01

    构建之法是我们本学期软件工程的课程教材。初闻其名,觉得有些像建筑类的书籍。学期刚开始的时候,它并没有引起我的兴趣,

可能是书的厚度让我有些发怵,但是软件工程的老师在课上提出要求,让我们必须写三篇阅读笔记。出于完成任务的目的,我翻开了

这本书,同时为这本书的魅力所折服。书从不同角度,用不同的方式,向我们一一到来一个真正的软件工程师应该如何去做,

一个好的软件工程项目应该如何去实现,其中的很多思想我改变了之前的做法与想法,并做出了反省,下面让我们一一道来。

    软件工程对于我们这些编程经验甚少的菜鸟级编程人员来说,是一门难以理解,并且觉得有些空洞乏味的课程。然而读《构建之法》

却鲜少有读不下去,看不下去的时候。邹欣老师通过丰富生动的故事和隐喻帮助学生建立软件工程的思维习惯,通过严格扎实的动手

训练与考核帮助学生总结归纳自己的“最佳实践经验”。我觉得自己也十分幸运可以读到这本书。

    书中提到“软件在运行过程中还会出这样那样的问题,也许我们要时不时给软件打一个补丁,或者维护众多的服务,团队的新老队员

要一起修复各种各样的问题。“这确实给了我一个很大的警醒。怎么说,我的编代码方式,或者大部分同阶段人的编码方式就是能够运

行,不会考虑算法优化,代码健壮性。当然在前期输出“hello world'自然谈不上什么算法优化的问题,但是我们以后要做的东西,确是

一个实实在在的项目,包含多个文件,几千及万行的代码,如果在编程时,不考虑代码的健壮性,后期出现了bug,团队成员将会花费

大量时间去用来维护与修复,但是如果在最开始的时候就能够考虑周全,可以节省后期的很多时间。所以这对我有很大的启示、

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Evak/p/11021725.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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