结构化方法是一种传统的软件开发方法,它是由结构化分析、结构化设计和结构化程序设计三部分有机组合而成的。结构化设计方法是以自顶向下,逐步求精,模块化为基点,以模块化,抽象,逐层分解求精,信息隐蔽化局部化和保持模块独立为准则的设计软件的数据架构和模块架构的方法学。它的要点是是把一个复杂问题的求解过程分阶段进行,而且这种分解是自顶向下,逐层分解,使得每个阶段处理的问题都控制在人们容易理解和处理的范围内。
需求变更过程:识别出问题需求->问题分析与变更描述->变更分析与成本计算->变更实现->修改后的需求
模块的控制范围包括模块本身及其所有的从属模块。模块的作用范围是指模块一个判定的作用范围,凡是受这个判定影响的所有模块都属于这个判定的作用范围.,原则上一个模块的作用范围应该在其控制范围之内,若没有,则可以将判定所在模块合并到父模块中,使判定处于较高层次。 在软件设计中,人们总结了一些启发式原则,根据这些原则进行设计,可以设计出较高质量的软件系统。其中,模块的扇入扇出适中,模块大小适中以及完善模块功能都可以改进设计质量。而将相似功能的模块合并可能会降低模块内聚和提高模块之间的耦合,因此并不能改进设计质量。
被忽视的非结构化数据 在过去几年,大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据,并从中获得价值,而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认,这些数据的体量足够巨大,然而我们今天必须承认这些只是冰山
本文字数为1151字,阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期,为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据,如果按占据空间来算,这个比例大体不假,毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量,需要进行分析是很自然的事了,而要分析当然就要有相应的技术手段了。 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢? 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门,有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、....;每类数
需求分析是软件工程中的一个关键过程,也是一个复杂的过程。需求的管理与各个应用的特征密切相关,同时还涉及非功能性需求及其与功能性需求的错综复杂的关系。需求需要方方面面的人员参与,业务部门是需求的发出者,需求分析人员是需求的接受者,开发人员是需求的执行者,只有三方人员对需求的理解达成一致才能开发出成功的软件产品。但这三种人员由于背景知识不同、擅长的领域不同,通常不能完整、正确地了解对方领域的知识,再加上沟通的不充分,最终导致需求理解存在偏差。 举个简单的交易前检查的例子: V1.0:必须是登录的用户才可以进行交
随着现代工控技术的不断发展,可能很多使用过 PLC 的技术人员都有这么一个感受: 传统的‘梯形图’编程方式在面对越来越复杂的控制要求时,已显得力不从心。
“数据猿年度重磅活动预告:2020年度金猿策划活动(金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会)即将推出,敬请咨询期待!
在软件开发中,结构化编程是一种常用的方法。然而,在实际应用中,单纯依赖结构化编程可能会遇到一些问题。本文将探讨这些问题,并介绍如何结合其他编程范式来解决这些问题。
1、软件体系结构风格是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式,其中,在批量处理风格体系中,每个处理步骤都是单独程序,每一步必需在前一步结束才能开始,并且数据必需是完整性,以(整体)的方式传递,基于规则的系统包括规则集、规则解释器、规则/数据选择器及()。
R 语言是一款统计软件,R 语言也是一门编程语言,R 语言也是一个数据分析平台。R 是一个免费自由且跨平台通用的统计计算与绘图软件,它有 Windows、Mac、Linux 等版本,均可免费下载使用。R 项目(The R Project for Statistical Computing)最早由新西兰奥克兰大学(Auckland University)的 Robert Gentleman(1959-)和 Ross Ihaka(1954-) 开发,故软件取两人名字的首字母命名为 R 。该项目始于 1993 年,2000 年发布了首个官方版本 R 1.0.0 ,后期维护由 R 核心团队(R Core Team)负责。截止 2019 年 4 月,已发布到 3.6 版本。凭借其开源、免费、自由等开放式理念,R 迅速获得流行,目前已成为学术研究和商业应用领域最为常用的数据分析软件之一。随着大数据行业的发展,R 语言变得越来越流行,R 语言发挥了越来越重要的作用。
过去几年,大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据,但我们必须承认这些只是冰山一角。目前,结构化数据仅占到全部数据量的20%,其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势,对象存储市场近两年保持强劲增长,IDC预计,软件定义存储(SDS)市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
抽象是架构思维里面的一个重点,其中包括两个层面的内容:一个是常说的归纳方法,即各种类似场景的实现太多了,自然就归纳了一种规则或方法出来供以后的设计用;另一个是抽象,它更加重要,即将非类似场景中的共性内容也总结出来,进一步抽象为类似的东西,以更加方便地适应各种变化。
本系统上位机软件设计是基于 MFC进行开发的,MFC(Microsoft Foundation Classes)是微软基础类库的简称,提供了基于 C++语言的面向对象编程的框架,软件工程师可以使用该框架开发 Windows 应用程序。本系统采用 MFC 作为上位机软件开发工具,主要原因是:
存在问题: 什么是面向对象什么是结构化,这个问题一直困惑着很多新手,不容易搞清楚。 解决方案: 1.基本原则的对比: 结构化方法的基本思想就是将待解决的问题看作一个系统从而用系统科学的思想方法来分析和解决问题结构化方法遵循以下基本原则 (1)抽象原则 抽象原则是一切系统科学方法都必须遵循的基本原则它注重把握系统的本质内容而忽略与系统当前目标无关的内容它是一种基本的认知过程和思维方式 (2)分解原则 分解原则是结构化方法中最基本的原则它是一种先总体后局部的思想原则在构造信息系统模型时它采用自顶向下
信息系统的开发方法是指在信息系统开发过程中,按照一定的步骤和规范,采用特定的技术和工具进行系统的分析、设计、实施和维护的方法论。不同的开发方法适用于不同的项目特点、需求和约束条件。常见的信息系统开发方法包括但不限于以下几种:
內容就是指多种类型文本文档中包括的数据,在其中并以结构化数据为主导(如文字、图象、声频、视頻等)。企业内容管理,即EnterpriseContentManagement(ECM)就是指一种发展战略和方式协助企业获得、管理方法、储存、维护、运用与企业机构步骤有关的数据(这儿所说的数据关键指非结构化数据)。
三个编程范式包括:结构化编程(structured programming)、面向对象编程(object-oriented programming)以及函数式编程(functional programming)。
面向对象编程(Object-Oriented Programming,OOP)是一种编程范式,它使用“对象”来设计软件。对象是包含数据(也被称为属性)和操作这些数据的方法的实体。面向对象编程的主要目标是提高软件的可重用性、灵活性和可维护性。
翻译:黄念 校对:王倩 素材来源:https://datafloq.com/ 看一看所有与大数据相关的活动,我们应该问一个问题:究竟有多少大数据在实际上是有用的。根据常识稍微思考一下,我们就会发现
考试方式 公共基础知识不单独考试,与其他二级科目组合在一起,作为二级科目考核内容的一部分。 上机考试,10道单项选择题,占10分。 基本要求 掌握计算机系统的基本概念,理解计算机硬件系统和计算机操作系统。 掌握算法的基本概念。 掌握基本数据结构及其操作。 掌握基本排序和查找算法。 掌握逐步求精的结构化程序设计方法。 掌握软件工程的基本方法,具有初步应用相关技术进行软件开发的能力。 掌握数据库的基本知识,了解关系数据库的设计。 考试内容 一、基本数据结构与算法 算法的基本概念;算法复杂度的概念
统一过程(Rational Unified Process,RUP)是由Rational Software公司开发的一种软件开发过程框架,后来被IBM收购。RUP是一种软件开发过程框架,旨在为软件开发提供一种结构化的方法,广泛用于软件开发项目中。其主要特点是迭代和增量开发,通过在多个迭代中逐步构建软件系统,降低风险并提高质量。
什么是数据?数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值,也可以是离散的。
大数据人工智能词汇索引S S ---- 流处理(Stream processing):流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。与流分析技术(指的是能够持续地计算数值和统计分析的能力)结合起来,流处理方法特别能够针对大规模数据的实时处理。 社交分析(Social analytics):指基于信息学、数学、社会学、管理学、心理学等多学科的融合理论和方法,为理解人类各种社交关系的形成、行为特点分析以及信息传播的规律提供的一种可计算的分析方法。 结构化 vs 非结构化数据(Structured v Unstruc
上世纪五六十年代,高级语言还没普及,很多人用汇编写程序,汇编代码运行效率高,但是有个致命的缺点:不容易看懂,维护困难。 程序设计是少数聪明人干的事情,他们智力超群, 写代码也不讲什么规则,可以随意使用灵活而又强大的Goto,写出只有自己能懂的代码。 但是到了六十年代中后期,事情就慢慢不对了,计算机的计算能力提升速度远远超过程序员,软件规模和数量随之急剧上升, 出现了一堆问题:项目预算超支,项目难以管理,代码质量很低,软件不符合需求,这该怎么办? 01 北约会议 1968年,“北约软件工程大会”在风景如画的德
数据科学早已不是新鲜事物了,不过对数据质量的需求却是这几年才激增起来的。这可不是一阵时尚或旧词新用,而是一场革命。大至总统选举,小至总部设在厨房餐桌的小创业公司的各种决策,已不再是建立于直觉与猜想之上
模型压缩可以有效地减少模型的存储和计算资源需求,提高模型的推理速度和效率,从而实现在移动设备、边缘设备等资源受限的场景中进行高效的机器学习应用。常用的模型压缩方法有4种:知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)、 轻量化模型架构、 剪枝(Pruning)、 量化(Quantization)。
云计算、大数据、人工智能技术的广泛应用模糊了传统网络安全的边界。在数据安全领域,个人和企业面临哪些挑战?《网络数据安全管理条例》拟落地,对个人和企业将有哪些影响?人工智能技术将为网络安全带来哪些新的解题思路?
11 月 13 日至 14 日,中国计算机协会(CCF)主办的全国开放式分布与并行计算学术年会(DPCS 2021)圆满落下帷幕。DPCS 2021 旨在为分布式计算与系统相关领域研究者、开发者和用户提供一个学术交流和展示成果的平台。会议内容涵盖开放环境下的分布式处理和并行计算模型、数据中心网络与大数据、分布式边缘智能、边缘计算、算力网络、区块链、新型分布式系统与应用等。
在多数组织的智能自动化流程业务中,OCR(光学字符识别)是目前应用最多的人工智能技术之一。OCR与RPA的结合可以将组织中超过70%的无纸化业务实现自动化,其效率将是人工的5倍以上。
张晓龙,就职于中兴通讯,公司十佳敏捷教练,资深软件架构师,gomonkey 作者,具有十多年软件架构和开发经验。近年来专注于 PaaS 等大型平台软件的设计与开发,尤其对于DDD和微服务有着浓厚的兴趣。
信息系统是一个极为复杂的人机交互系统,它不仅包含了计算机技术、通信技术和网络技术、其他的工程技术,而且,它还是一个复杂的管理系统,它也需要管理理论和方法的支持。因此,与其他的工程项目相比,信息系统工程项目的开发和管理显得更加地复杂,所面临的风险也是更大的。
在软件研发这个领域,程序员的终极目标都是想成为一名合格的架构师。然而梦想很美好,但现实却很曲折。
在软件设计的世界里,分析是解决问题的首要步骤。分析阶段为开发人员定义了需求、界限以及约束条件。通过本文,我们将深入了解三种主要的分析方法:抽象分析、结构化分析和面向对象分析,揭示它们之间的区别和联系。
酷爱阅读科技杂志的 Z 宝,刚刚收到了刊登了 Zilliz 长篇署名文章的《新程序员》!
原创作者:曾勇,Elastic工程师。 数据如今对企业来说可谓是头等大事。使用欺诈检测来降低财务风险或是建设推荐系统来改善用户体验,都需要数据来为企业解决这些日益复杂的问题提供支撑。 既然数据已成为企业的重要元素,那我们这几年在数据这个领域都学到了什么?市面上有多种不同的软件模式,包括私有专属软件、云端SAAS软件和开源软件,因此,现在开展大数据分析项目时,开发者、架构师及数据科学家要在众多软件中进行选型,某些软件可能需要昂贵的前期投资或需要投入庞大资源,当然也有一些工具恰到好处,既容易部署又为构建原型(p
2022 年 9 月 24-25 日,首届非结构化数据峰会(2022 Unstructured Data Summit)在线上举行。本次峰会由 Zilliz 主办,主题为「矩阵革命,向量连接世界」,峰会设置了一系列 Keynote 和分论坛演讲,围绕人工智能在非结构化搜索领域的顶尖技术、热门话题、前沿观察展开分享和探讨,共同探索行业发展的新风向。 对于主办方 Zilliz,如果近期有关注科技圈投融资动态的话,应该对它不陌生。不久前,向量数据库公司 Zilliz 宣布完成 6000 万美元的新一笔融资,通过这
随着互联网技术的日新月异,内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中,需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等,都属于内容数据范畴。
结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库,元数据等。 非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如邮件,word文档等磁盘上的文件
在目前的软件开发领域有两种主流的开发方法:结构化开发方法和面向对象开发方法。早期的编程 语言如C、Basic、Pascal等都是结构化编程语言;随着软件开发技术的逐渐发展,人们发现面向对象可 以提供更好的可重用性、可扩展性和可维护性,于是催生了大量的面向对象的编程语言,如Java、 C#和 Ruby 等。
垂直搜索引擎的三个特点: 1、垂直搜索引擎抓取的数据来源于垂直搜索引擎关注的行业站点: 比如:找工作的搜索引擎 www.deepdo.com 的数据来源于:www.51job.com , www.zhaoping.com , www.chinahr.com 等等; 股票搜索引擎 www.macd.cn 的数据来源于: www.jrj.com.cn , www.gutx.com 等股票站点; 2、垂直搜索引擎抓取的数据倾向于结构化数据和元数据: 比如:我们找工作关注的: 职位信息: 软件工程师; 公司名称,行业名称:软件公司,外包行业等; 地点:北京,海淀; 3、垂直搜索引擎的搜索行为是基于结构化数据和元数据的结构化搜索: 比如: 找:海淀 软件工程师 的工作等。 垂直搜索引擎站点的8条准则: 1、选择一个好的垂直搜索方向。俗话说男怕选错行,这一点对于搜索引擎来说也是一样的,除了选择的这个行业有垂直搜索的大量需求外,这个行业的数据属性最好不要和 Yahoo,Google等通用搜索的的抓取方向重叠。 目前热门的垂直搜索行业有:购物,旅游,汽车,工作,房产,交友等行业。搜索引擎对动态url数据不敏感也是众所周知的,这些可以作为垂直搜索引擎的切入点; 2、评价所选垂直搜索行业的网站、垂直搜索内容、行业构成等情况: 我们都知道垂直搜索引擎并不提供内容来源,它的数据依赖爬虫搜集,并做了深度加工而来的。因此考虑垂直搜索引擎的所处的大环境和定位至关重要。 3、深入分析垂直搜索引擎的索引数据特点: 垂直搜索引擎的索引数据过于结构化,那么进入的门槛比较低,行业竞争会形成一窝蜂的局面;如果搜索数据特点是非结构化的,抓取,分析这样的数据很困难,进入壁 垒太高,很可能出师未杰身先死。 4、垂直搜索引擎的索引数据倾向于结构化数据和元数据,这个特点是区别于yahoo,google等通用搜索引擎的,这是垂直搜索引擎的立足点。而垂直搜索引擎是根植于某一个行业 ,因此行业知识,行业专家这些也是通用搜索引擎不具备的。也就是说进入垂直搜索是有门槛的。 5、垂直搜索引擎的搜索结果要覆盖整个行业,搜索相关性要高于通用搜索引擎,贴近用户搜索意图,搜索结果要及时。 6、垂直搜索引擎的web 2.0 需求: 垂直搜索引擎的搜索数据由于带有结构化的天性,相对于通用搜索引擎的全文索引而言,更显的少而精。因此,设计的时候要提供收集用户数据的接口,同时提供tag,积 分等机制,使搜索结果更加“垂直”。 7、垂直搜索引擎的目标是帮助用户解决问题,而不只是向通用搜索引擎一样发现信息: 这一点是垂直搜索引擎的终极目标。 在做垂直搜索引擎的时候你需要考虑:什么问题是这个行业内的特殊性问题,什么问题是一般性问题。keso多次提到google的目标是 让用户尽快离开google,而垂直搜索引擎应该粘住用户。一般来说,使用垂直搜索引擎的用户都是和用户的利益需求密切相关的。所谓利益需求是我自己独创 的,大意是和用户工作密切相关,生活中必不可少的需求,而求有持续性。比如:学生找论文,业主找装修信息等等这样的需求。因此粘住用户,让用户有反馈的途 径是一个关键部分。 8、垂直搜索引擎的社区化特征: 这一条和第9条是相关的。 俗话说物以类聚,人以群分,垂直搜索引擎定位于一个行业,服务于一群特定需求的人群,这个特点决定了垂直搜索的社区化行为。人们利用垂直搜索引擎解决问题,分享回馈。现在做网站都讲求社区化,所以垂直搜索引擎本质上还是:对垂直门户信息提供方式的一次简化性的整合。 相关连接:什么是垂直搜索引擎
N-S图 不适合复杂程序设计,具有强烈的结构化特性,当问题复杂的时候,这个图可能非常大。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展,特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用,使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化,全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词,衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
面向过程开发也称结构化开发,将软件要实现的功能分解成一个个连续的流程结点,将每个节点都实现为一个函数,依次调用这些函数以完成软件功能。至于执行流程中多个函数共用的数据,则拿出来定义为共享的数据结构,实例化,在函数中使用和传递。
在互联网、大数据、人工智能火爆的今天,“算法”这个词几乎妇孺皆知,业已成为“高薪”“牛X”的代名词。
1.大数据的概念 麦肯锡公司对大数据的定义: 大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。 维基百科对大数据的定义: 大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间限制的数据集。这并不是一个精确的定义,因为无法确定常用软件工具的范围,可容忍时间也是个概略的描述。
随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息,伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
自然语言处理(NLP)在制药业的使用似乎少于机器视觉和预测分析等AI方法,但尽管如此,NLP在制药业仍有一些应用。该行业主要处理结构化数据,但是在某些业务领域中,非结构化数据是常态。在本文中,我们讨论了自然语言处理如何帮助制药公司理解其非结构化数据并使用其进行决策。
它是将用户和系统需求写入文档的过程。需求应该是清晰的、容易理解的、完整的和一致的。
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