软件开发词汇/术语

Requirement Analysis(需求分析):在软件开发过程中对用户需求进行收集、整理、分析和确认的过程

在软件开发的过程中,需求分析是一个至关重要的阶段,它直接关系到软件产品的质量和用户满意度。本文将对需求分析这一术语进行详细讲解,并通过实际案例来加深理解。一、需求分析的定义与重要性需求分析是指在软件开发过程中,对用户或业务需求进行收集、整理、分析和确认的过程。它的目标是明确软件产品应该具备的功能、性能、用户界面等方面的要求,以确保最终开发出的软件能够满足用户的实际需求。需求分析的重要性不言而喻。首

GitLab:用于代码托管、项目管理、问题跟踪和持续集成的开源平台

GitLab是一个基于Git的开源代码仓库管理工具,它提供了代码托管、持续集成、持续部署、问题跟踪、代码审查等一系列功能,广泛应用于软件开发的各个阶段。以下是对GitLab的详细解释,包括其背景、核心功能、架构、安装与配置、使用实例等方面。GitLab背景GitLab起源于对代码托管和协作开发的需求。随着软件开发团队规模的扩大,对代码版本控制、协作开发、问题跟踪和持续集成等需求日益增加。GitLa

Observability(可观测性):软件开发与运维的慧眼

在软件开发和运维的广阔领域中,Observability(可观测性)是一个至关重要的概念。它不仅仅是对系统内部状态、性能和事件的简单监控,更是一种深入洞察系统运行机制、快速定位和解决问题的能力。本文将详细讲解Observability的定义、重要性、实现方式以及其在软件开发和运维过程中的实际应用案例。一、Observability的定义Observability,即可观测性,是一种通过系统外部的输

Data-Centric AI(以数据为中心的AI):优化数据质量的模型开发新范式

一、技术定义与核心逻辑Data-Centric AI(DCAI)是一种将数据质量与流程优化置于模型开发核心地位的AI工程范式。与传统的Model-Centric AI(以模型为中心的AI)不同,DCAI主张在保持模型架构相对稳定的前提下,通过系统性地提升数据质量、优化数据采集与标注流程、增强数据多样性,最大化模型性能。其核心逻辑在于:数据质量决定模型上限,模型优化仅能逼近该上限。1. 技术背景与范

RDBMS(关系型数据库管理系统):用于高效存储、检索和管理数据

RDBMS(关系型数据库管理系统)是数据库技术领域中的一项重要技术,它基于关系模型进行数据存储和管理。以下是对RDBMS的详细解释,包括其基本概念、主要特性、应用场景以及一个实例形象的讲解。一、RDBMS的基本概念RDBMS,即关系型数据库管理系统,是一种用于定义、创建、维护和控制关系数据库的访问的软件系统。关系数据库是一种以表格形式存储数据的数据库,其中数据以行和列的形式组织。在RDBMS中,每

Wasted(adj. 消耗的):其含义主要聚焦于资源的非有效利用或消耗

在软件开发领域,“wasted”作为形容词,其含义主要聚焦于资源的非有效利用或消耗。这不仅仅是指物理资源的浪费,如内存、CPU时间或磁盘空间,还包括逻辑资源,如代码冗余、算法效率低下或设计不合理导致的资源浪费。下面,我们将通过一个具体的软件开发实例来形象地讲解“wasted”一词在软件开发中的应用。一、Wasted的基本含义在软件开发中,“wasted”通常用来描述那些被不必要地消耗或未能得到有效

极限编程(Extreme Programming,简称XP)

极限编程(Extreme Programming,简称XP)是一种敏捷软件开发方法论,它强调快速响应变化、团队协作、持续集成和测试驱动开发等核心价值和实践原则。以下是对极限编程的详细解释,包括其背景、特点、核心实践以及一个实例形象的讲解。一、极限编程的背景极限编程起源于1990年代晚期,由Kent Beck、Ron Jeffries和Ward Cunningham等人基于在戴姆勒克莱斯勒的集体经验

重构 (Refactoring)

在软件开发领域,重构(Refactoring)是一个至关重要的概念,它指的是在不改变软件外在行为(即功能、用户界面等)的前提下,对软件内部结构进行调整和优化,以提高其可理解性、可维护性、可扩展性和性能的过程。这一过程是软件开发周期中的一个持续活动,旨在通过改进代码质量来降低未来的开发成本和维护难度。定义与目的重构的核心在于“行为不变,结构优化”。这意味着在重构过程中,软件的功能和外观保持不变,而内

Service(服务):在软件开发中的定义、特点、案例与未来趋势

一、Service(服务)的定义在软件开发中,特别是微服务架构中,Service(服务)是指独立部署和可扩展的软件组件。这些组件通常封装了特定的业务逻辑或功能,并通过轻量级的通信机制(如HTTP RESTful API、gRPC等)与其他服务进行交互。Service作为微服务架构的核心元素,是实现系统高可用性、可扩展性和灵活性的关键。二、Service(服务)的特点独立部署:每个服务都是一个独立的

TinyML(微型机器学习) - 在低功耗设备部署ML模型的技术

TinyML(微型机器学习):在低功耗设备部署ML模型的技术一、TinyML概述TinyML(Tiny Machine Learning,小机器学习)是专注于在极低功耗、资源极其有限的微控制器(MCU)级别硬件上实现机器学习(ML)模型高效运行的技术领域。其核心目标在于将先进的机器学习算法和模型移植到体积小巧、能耗极低的嵌入式设备中,使这些设备具备边缘智能,能够在没有外部服务器支持的情况下进行实时