软件开发的误区

本文从软件开发经理、客户及开发人员三个角度分析了软件开发过程中常见的误区,并提出了针对性建议,如合理制定开发流程、明确需求及重视文档等。

 

 

软件已经成为了以计算机为运行平台的系统和产品发展和进化中的关键因素, 而且是已经变成了世界这个大舞台上最重要的技术. 他们已经从最初的解决和分析特定问题的工具演变成今天一个软件行业.

 

然而, 作为软件开发过程的一部分, 就算是今天, 要求我们在限定的预算内,很及时的交付高质量的软件产品, 也不是件容易的事.  造成目前这种现状的原因有很多,今天我们就从特定的角度去分析这些原因.

 

首先我们从软件开发经理的角度去分析原因:

  软件开发项目经理和其他行业的项目经理大致一样, 他们需要控制自己的预算, 项目计划和项目的质量. 由于软件行业在几十年的发展过程中, 已经形成了软件开发自有的规范和流程, 而且这些标准的规范和流程已经得到了实践和时间的考验 ,已经有很大的参考价值. 但是, 软件行业是一个变化和进化非常快的行业, 每个软件的开发都有自己的特性. 如果项目经理把这些规范和流程当作教条一样去遵守和执行, 一味的生搬硬套,就会产生各种各样的问题,我们来看看现存的一些误区:

 

                误区1: 目前现有的软件开发已经有足够的标准和流程, 我们不需要再给软件开发过程中的参与者提供其他的额外的信息

                现实: 尽管存在软件开发的流程和标准, 但是否他们对我们有用? 软件开发者是否知道和了解这些流程? 这些标准和流程是否包括了现代软件开发实践? 我们所要开发的软件是否有自己的特色? 因此, 作为软件开发经理, 我们要针对特定的软件和软件开发团队构成, 在现有的标准和流程之上, 制定适合自己的开发标准和流程.

 

                误区2: 如果开发进度落后了, 我们只要多加几个人就可以了

                现实: 软件开发并流程和制造业的机械流程还是有区别的. 曾经在一本书上看到过一句话” Adding people to a late software project makes it later”. 当我们在项目开发的过程中添加开发人员时, 我们必须花大量的时间去培训他, 因此, 我们就相应的减少了我们有效的开发时间. 当然并不是不可以加人, 但一定要有计划的,配合协调好的情况下家人, 才能增加实际的开发效率.

 

                误区3: 如果我们项目外包给第三方的公司. 我就什么都不需要做了.

                现实: 如果一个公司不知道如何去管理和控制内部的软件项目, 即使他们外包出去, 也一样存在各种各样的困难, 比如与客户的交流, 项目后期的维护等问题,这些问题. 不是说你外包了, 你就不需要承担这些责任了.

 

其次,我们从客户的角度去分析原因:

 客户, 就是软件需求者,他们有些是只懂业务的人. 因此, 如果项目经理和开发人员没有对需求有非常深入的了解, 就可能在今后的开发过程中留下后患.

 

误区1: 一个大致的软件需求, 已经足以让项目进入开发阶段, 我们可以在后续阶段提供更详细的需求.

现实: 这是目前大多软件公司,特别是小软件公司存在的现状, 往往客户都不知道自己到底需要怎么样的系统, 往往是项目经理和开发人员在引导客户提出需求. 因此在这种情况下,变化绝对是不可避免,而且是常有的, 往往我们花几天时间做了这个功能, 过几天, 客户突然说不要这个功能, 而又增加别的功能. 因此, 在项目开发之前,一个清晰的需求是必须的. 这就需要开发人员和客户必须进行持续不断的,有效的沟通.

 

误区2:  项目需求变更对软件开发是没有多大影响的, 因为软件是灵活的, 可扩展的.

现实: 对于软件开发,规避需求变更绝对是不可能的. 但是需求变更出现在何时对软件开发的影响是大不相同的. 当需求变更出现在设计和开发之前,影响是最小的. 随着软件开发过程的深入,影响是越来越大, 成本也越来越大

 

最后我们从开发人员角度去分析

作为一个开发人员,可能我们是除了代码以外的东西,我们基本上不会过问. 曾经何时, 软件开发被作为一种艺术创作,然而随着进入的门槛越来越低, 开发人员的规模就越来越大, 软件就越来越远离艺术了,而问题就越来越多了.

 

                误区1: 作为开发人员, 当我们做出来的东西能正常运行了,我们的工作就结束了.

                现实: 记得有人说过 ”The sooner you begin writing code, the longer it’ll take you to get done”.  曾经有统计数据显示: 软件开发过程中60%-80%的努力都被花费在第一次递交系统给客户之后. 因此如何开发出高质量的稳定的软件才是我们开发人员的目标.

 

                误区2: 除非系统能运行了,否则我无法评估系统的质量.

                现实: 我相信这也是我们开发团队中常见的问题, 其实在项目的开始阶段我们就可以通过 ”formal technical review” 来确保系统的质量. 因为这种检查往往比测试检查出来的具体的错误更能有效的改进系统的质量和性能.

 

                误区3: 对于一个成功的项目,我们唯一能交付的就是一个运行很好的系统.

现实: 一个可以正常工作的系统只是软件配置的一个部分. 软件配置包括更多的东西,比如: 文档. 文档往往是系统开发成功的基础,也能为日后的系统维护提供参考.

 

误区4: 现有的规范和流程,只是让我们浪费更多的时间去完成一些没用的文档.

现实: 这是一个普遍的问题,特别是像我们这样初涉软件领域的人. 我们往往认为, 软件开发就是写代码. 然而, 软件开发一个复杂的活动, 它包含了需求调研, 系统设计, 开发, 部署, 维护等活动.  而且现有规范和流程目的并不是让你去完成文档,  而是通过这些文档, 让软件的质量更能得到保证.

 

 

软件开发一个进化的过程, 有问题出现是好事. 有问题可能改进, 有问题才能通过解决这些问题来完善现有的开发标准和流程.

 

 

参考资料:

1:  Roger S.Pressman:  Software Engineering – A practitioner’s Approach

2:  Brooks: The Mythical Man-Month: Essays on Software Engineering

转载于:https://www.cnblogs.com/mqsuper/archive/2009/07/15/1524018.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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值