date1208关于ATM项目评审

最新推荐文章于 2023-12-19 11:20:54 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40063790/article/details/78752697
本文探讨了如何解决异常处理导致客户端卡死的问题，并提出了一种改进方案：将异常信息通过网络传递到客户端进行处理。此外，还介绍了一种代码优化方法，即减少重复的字符串操作信息发送与接收，从而大大简化了代码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.异常处理会导致客户端卡死问题

把异常通过网络传到客户端处理，在客户端输出异常信息。如图

2.代码的优化。

原来每个操作处的代码都写了字符串操作信息的发送与返回数据的接收，代码冗长，改为在操作的switch外添加一个发送与接收流，字符串操作信息用str传到此处，则代码量大大的减少了


大数据建模中的维度建模详解
AI天才研究院
04-22 823
随着企业数字化转型的深入，数据已从“辅助工具”升级为“核心资产”。传统关系型数据库（OLTP系统）的范式建模（第三范式）虽能保证数据一致性，但难以满足复杂多维分析需求（如“2023年Q4华东地区30岁以下女性用户购买的客单价TOP10商品”）。维度建模专为OLAP场景设计，通过冗余存储换取查询效率，已成为数据仓库、BI分析、大数据平台的标准建模方法。本文将覆盖维度建模的全生命周期，包括理论原理、设计步骤、实战案例及行业应用。核心概念：解析事实表、维度表、星型/雪花模型等基础定义；
42、信息安全领域常用缩写与术语解析
sql99的博客
08-04 47
本文详细解析了信息安全领域常见的缩写与术语，涵盖了认证、授权、访问控制、加密技术等关键技术点，并介绍了渗透测试的基本流程及不同类型的安全测试方法。同时，文章总结了信息安全工作的完整流程，帮助读者更好地理解和参与信息安全相关工作，以应对不断变化的安全挑战。
CMMI1.3复审ATM成员经历
WangPing1223的博客
11-06 9297
2017年8月-2017年11月期间参与了公司的CMMI3级复审。我的角色是ATM，内部评审小组的成员之一。 成为ATM需要参加CMMI的导论培训。并且在CMMI的官网上注册一个账号用于最后填写评审的反馈表。 内部评审小组由3名公司内部的员工组成，主要的工作内容： 1 在前期整理组织的过程资产库：组织级标准过程集，组织级度量库，组织级方针，组织级风险库，组织级经验教训库，组织级培训库，组织级
3.2评审过程
TBOK的博客
10-07 2053
评审可以从非正式到正式。非正式评审的特点是不遵循规定的过程，没有正式的文档化输出。正式评审的特点包括团队参与、文档化评审结果以及文档化开展评审的规程。评审过程的正式程度与下列因素有关：软件开发生命周期模型、开发过程的成熟度、被评审工作产品的复杂性、法律或监管要求以及/或审计要求。 评审的关注点依赖于评审的目标(例如：例如：发现缺陷、获得理解、培训测试人员和新的团队成员等参与者，或讨论并达成一致)。...
了解ATM是什么
green_building_xliu的博客
07-11 2979
很多通信的教材都有介绍一个经典的香农信息论：   PCM，即脉冲编码调制(Pulse Code Modulation)，数字信号是对连续变化的模拟信号进行抽样、量化和编码产生的，称为PCM（Pulse-code modulation），即脉冲编码调制，其实与AD转换是一个意思。在话音通信中，人类话音产生的频率的正常范围为300到3400Hz，取最高频率，根据采样定理，抽样率应为6400Hz
高级项目管理-1、信息化和信息系统
xianKOG的博客
04-25 3902
1.1 信息系统与信息化 信息质量属性（确诊靠实时政策） 确（精确性）：对事物状态描述的精准程度 整（完整性）：对事物状态描述的全面程度，完整信息包括所有重要事实 靠（可靠性）：指信息的来源、采集方式、传输过程是可信任的，符合预期 时（及时性）：指获得信息的时刻与事实发生时刻的间隔长短 济（经济型）：指信息获取、传输带来的成本在可接受的范围内 证（可验证性）：指信息的主要质量属性可以被证实或证伪的程度 全（安全性）：信息可以被非授权访问的可能性，可能性越低，安全性越强 信息传输模型 核心：传输技术信源：产生
软件工程复习笔记 第七章 --测试
qq_43661601的博客
12-22 3228
第七章 --测试前言测试概述测试定义测试本质软件测试要素测试技术测试类型（级别）测试管理测试方法静态测试（分析）走查：WalkThrough审查：Inspection评审：Review同行（对等）评审（Peer Review）通用代码审查清单数据引用错误数据声明错误计算错误比较错误控制流程错误子程序参数错误输入/输出错误动态测试采用的测试技术白盒测试语句覆盖判定覆盖条件覆盖判定/条件覆盖条件组合覆盖条件组合覆盖特点各种逻辑覆盖关系之间的图形表示路径覆盖三角形程序实现的数据流图DD-路径（Decision-t
软考高项：英语专题及真题
weixin_68261415的博客
03-06 7194
尽管他的第一个项目很小，但这个项目似乎每天都在增长。解析：标准IEEE 802中，MAC地址输入的格式是6组两个十六进制数字，分隔的连字符用（-）或冒号（：），例如 01-23-45-67-89-ab、01：23：45：67：89：ab，这种形式也常用于EUI-64标识。译文：项目成本管理，描述确保项目按照规定预算完成须进行的成本规划、估算、预算的各项过程。译文：项目时间管理，描述确保项目按时完成所需的各项过程，包括活动定义、活动排序、活动资源估算、活动持续时间估算、进度计划以及进度控制等项目管理过程。
软件测试期末复习【PTA】
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宇宙最全面试题目实录（二）
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软件测试期末复习题
m0_62298221的博客
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《Android应用开发》正在上传…重新上传取消期末复习一、单项选择题1．下列选项中，不属于onTouchEvent()方法处理的事件的是（）。A、MotionEvent.ACTION_DOWNB、MotionEvent.ACTION_MOVEC、KEYCODE_BACKD、MotionEvent.ACTION_UP2．在Activity的onCreate()方法中，加载布局资源文件的方法是（）。A、setTheme()B、setContentView()C、setView()D、setGroupView(
基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0
08-13
内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。 使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。
LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用
最新发布
08-13
将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。 适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。 其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。
Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar
08-13
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Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验
08-13
基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护；用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化（如使用Resource对象避免内存溢出），积分排行榜的高效实现（采用Redis Sorted Set结构），敏感词过滤机制（利用DFA算法构建内存过滤树）以及视频播放的浏览器兼容性解决方案（通过FFmpeg调整MOOV原子位置）。此外，还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用，提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群：对Spring Boot有一定了解，希望深入理解其实际应用的技术人员，尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标：适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案，涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面，帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路，还分享了许多实践经验教训，对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性，确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5b47e985d261 基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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