软件开发词汇/术语

Scorecards(安全记分卡) - 自动化评估开源项目安全性(OpenSSF项目)

一、引言在当今数字化时代,开源软件已成为软件开发的核心组成部分。无论是大型企业还是初创公司,都广泛依赖开源项目来构建和运行其关键业务系统。然而,随着开源软件的普及,其带来的安全风险也日益凸显。开源项目中的漏洞、依赖项管理不当、缺乏安全维护等问题,都可能给企业带来严重的安全威胁。为了应对这些挑战,开源安全基金会(OpenSSF)推出了Scorecards项目,旨在通过自动化方式评估开源项目的安全性,

Platform Engineering(平台工程) - 构建内部开发者平台的实践

一、引言在当今数字化时代,软件开发行业正经历着快速变革,云原生架构、微服务、容器化等新兴技术不断涌现,软件系统的复杂性和规模持续攀升。这种复杂性不仅体现在技术栈的多样性上,还涉及到开发、运维、测试等多个环节的协同工作。为了应对这些挑战,平台工程(Platform Engineering)作为一种新兴的实践方法应运而生,其核心目标是构建内部开发者平台(Internal Developer Platf

Error Budgets(错误预算) - SLO允许的可靠性偏差阈值

一、引言在当今复杂且高度依赖分布式系统的软件开发环境中,确保服务的可靠性和性能至关重要。服务水平目标(Service Level Objectives,SLO)作为衡量系统可靠性与性能的关键指标,为服务提供者和消费者设定了明确的期望。然而,在追求高可靠性的过程中,完全避免错误和故障几乎是不可能的。为了在可靠性和创新之间取得平衡,错误预算(Error Budgets)这一概念应运而生。错误预算是SL

Liquid Neural Networks(液态神经网络) - 动态调整结构的时序处理模型

在人工智能与机器学习飞速发展的今天,神经网络作为核心模型之一,已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域。然而,传统的神经网络模型在处理时序数据时,往往面临着结构固定、难以适应动态变化等挑战。在这样的背景下,Liquid Neural Networks(液态神经网络)作为一种新兴的时序处理模型,凭借其动态调整结构的特性,正逐渐崭露头角,为时序数据的处理带来了全新的解决方案。液态神经网

Biocomputing(生物计算) - 利用DNA或蛋白质的分子级计算

在当今数字化飞速发展的时代,计算机技术已经成为推动社会进步的核心力量。然而,随着数据量的爆炸式增长和计算需求的不断提高,传统的电子计算机正面临着诸多挑战,如能耗过高、存储容量有限等。在这样的背景下,Biocomputing(生物计算)作为一种新兴的计算模式,正逐渐崭露头角,它利用DNA或蛋白质等生物分子进行分子级计算,为解决传统计算难题提供了全新的思路。生物计算:跨学科的前沿领域生物计算是一门融合

OpenUSD(通用场景描述) - NVIDIA推动的3D场景数据交换标准

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,3D技术正以前所未有的速度渗透到各个领域,从电影特效、游戏开发到工业设计、虚拟现实,3D场景的创建与管理成为推动这些行业发展的关键力量。然而,不同软件工具之间的数据交换难题,却如同一道无形的壁垒,阻碍着3D技术的进一步发展。直到OpenUSD(通用场景描述)的出现,这一局面才逐渐得到改变。OpenUSD:3D领域的“通用语言”OpenUSD,全称为通用场景描述(Univ

DORA Quick Wins(DORA快速改进项) - 提升DevOps效能的具体实践

在当今竞争激烈的软件开发领域,DevOps效能的高低直接影响着企业的竞争力。DORA(DevOps Research and Assessment)指标作为衡量DevOps效能的关键标准,为团队提供了改进的方向。本文将深入探讨DORA Quick Wins,即提升DevOps效能的具体实践,帮助开发团队在短时间内取得显著成效。DORA指标概述DORA指标由部署频率、变更前置时间、变更失败率和服务恢

Team Topologies(团队拓扑) - 定义高效研发团队结构的理论模型

在当今竞争激烈的软件开发领域,团队效率的高低直接影响着项目的成败。如何构建一个高效的研发团队结构,成为众多企业关注的焦点。Team Topologies(团队拓扑)作为一种新兴的理论模型,为解决这一问题提供了有效的思路。Team Topologies:理论基础与核心概念Team Topologies由Matthew Skelton和Manuel Pais提出,它是一种描述软件开发团队组织的模型。该

Digital Thread(数字主线)——贯穿产品生命周期的数据流模型革命

一、技术原理:全生命周期数据协同的底层逻辑数字主线(Digital Thread)是一种覆盖产品全生命周期的数据流模型,其核心在于通过统一的数据模型,将设计、制造、运维等阶段的数据无缝连接,实现多阶段协同优化与实时决策。其技术原理包含三大支柱:统一数据模型贯穿全生命周期:从概念设计、详细研发、生产制造到退役回收,所有环节共享同一数据源。优势:避免数据孤岛,确保各环节信息一致性,减少重复输入和错误。

Swarm Robotics(群体机器人)——分布式协作的机器人系统架构革命

一、技术原理:从生物群落到人工智能的跨越群体机器人技术(Swarm Robotics)的核心在于分布式协作,其灵感源于自然界中社会性昆虫(如蚂蚁、蜜蜂)的群体行为。系统由大量简单机器人组成,通过局部通信和自主决策实现复杂任务。其技术原理包含三大支柱:去中心化控制无领导者架构:每个机器人仅依赖局部信息(如红外传感器、触觉反馈)进行决策,无需中央控制器。优势:系统鲁棒性强,单个机器人故障不会影响整体任