軟件設(shè)計(jì)評(píng)審

軟件設(shè)計(jì)評(píng)審的內(nèi)容主要包括四個(gè)方面，具體如下所述。

① 該項(xiàng)設(shè)計(jì)能否滿足規(guī)定的功能和性能要求。

② 設(shè)計(jì)是否滿足相應(yīng)的設(shè)計(jì)規(guī)范。

③ 設(shè)計(jì)是否滿足下一階段工作的輸入要求。

④ 在進(jìn)下一階段工作前，所有已發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤或缺陷是否均已消除，或雖未消除但已弄清楚繼續(xù)工作的風(fēng)險(xiǎn)大小。

未通過評(píng)審的研發(fā)報(bào)告由設(shè)計(jì)人員負(fù)責(zé)按照評(píng)審意見進(jìn)行修改，修改后重新進(jìn)行評(píng)審。在軟件開發(fā)過程中，需要對(duì)研發(fā)報(bào)告進(jìn)行修改時(shí)，設(shè)計(jì)人員須填寫更改單申請(qǐng)更改，經(jīng)審核批準(zhǔn)后方可修改。 上海領(lǐng)司網(wǎng)絡(luò)為您供應(yīng) 軟件研發(fā)，有想法可以來我司咨詢！朝陽區(qū)常規(guī)軟件研發(fā)特點(diǎn)

數(shù)據(jù)是信息的存儲(chǔ)，而信息通過媒介傳播，大數(shù)據(jù)概念的誕生，背后反映了新媒介的發(fā)展。在數(shù)據(jù)管理技術(shù)的早期，占統(tǒng)治地位的是關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)。隨著新的數(shù)字化技術(shù)發(fā)展，一系列以非關(guān)系數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，這些數(shù)據(jù)庫被統(tǒng)稱為NoSQL數(shù)據(jù)庫。

NoSQL的縮寫通常被理解為“不僅是SQL（not only SQL）”，和傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫相比具有更高的性能、更好的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性以及應(yīng)用開發(fā)更靈活的優(yōu)勢(shì)。公認(rèn)的一些NoSQL數(shù)據(jù)庫包括：鍵值數(shù)據(jù)庫、寬列數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫、內(nèi)容存儲(chǔ)、搜索引擎、圖數(shù)據(jù)庫、資源描述數(shù)據(jù)庫、時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫。

NoSQL數(shù)據(jù)庫的蓬勃發(fā)展并未宣告?zhèn)鹘y(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)的終結(jié)，受大量傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫用戶的需求驅(qū)動(dòng)，NewSQL數(shù)據(jù)庫的概念應(yīng)運(yùn)而生。主要有3種技術(shù)流派：基于NoSQL技術(shù)體系發(fā)展而來的、基于傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫引擎改進(jìn)而來的分布式版本和完全自行研發(fā)的產(chǎn)品。 河北質(zhì)量軟件研發(fā)規(guī)定上海領(lǐng)司網(wǎng)絡(luò)為您供應(yīng) 軟件研發(fā)，歡迎新老客戶來電！

工業(yè)軟件是典型的ToB，其客戶一般是制造行業(yè)里的中大型企業(yè)，以研發(fā)設(shè)計(jì)類為例，其主要客戶集中在汽車，航空航天和**。用戶一般是在這些公司或組織的設(shè)計(jì)工程師和分析工程師。一般而言，用戶并不能決定采用哪何種軟件。軟件的使用成本和風(fēng)險(xiǎn)對(duì)客戶決策有較大影響。

客戶的產(chǎn)品有著較長的生命周期，比如在船舶行業(yè)產(chǎn)品的生命周期一般超過30年，這期間所使用的研發(fā)設(shè)計(jì)軟件必須高度滿足兼容性、可靠性和穩(wěn)定性。

相比國外企業(yè)，國內(nèi)企業(yè)對(duì)具體某個(gè)研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件的黏性要弱得多，比如還沒有把研發(fā)體系建立在特定的研發(fā)設(shè)計(jì)軟件上，這使得國內(nèi)客戶替換軟件的難度要降低了很多。

傳統(tǒng)客戶行業(yè)現(xiàn)在也面臨巨大的不確定性和復(fù)雜性，對(duì)軟件供應(yīng)商的靈活性有著新的要求。

在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)突破的同時(shí)，數(shù)據(jù)分析技術(shù)也伴隨著發(fā)展起來。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析的工作重點(diǎn)從以往孤立的研究存儲(chǔ)如何分布、計(jì)算任務(wù)如何分布，轉(zhuǎn)向研究如何根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)有效將計(jì)算任務(wù)分布到計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，進(jìn)而直接完成分析。

在這個(gè)過程中，開源軟件社區(qū)起到了關(guān)鍵性的作用，比較有代表性的分析框架如：面向批處理的Hadoop項(xiàng)目，Spark項(xiàng)目，面向流處理的Kafka項(xiàng)目，Storm項(xiàng)目和Flink項(xiàng)目等。

批處理和流處理分析框架的提出，為分布式計(jì)算提供了可操作性的途徑，改變了以往以單一節(jié)點(diǎn)為基礎(chǔ)實(shí)施數(shù)據(jù)分析的工作方式。一些分析庫，例如機(jī)器學(xué)習(xí)庫Mahout、機(jī)器學(xué)習(xí)庫MLlib和面向圖計(jì)算的Pregel、GraphX等，將傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行改進(jìn)，以便充分發(fā)揮分布式計(jì)算集群的效能。 上海領(lǐng)司網(wǎng)絡(luò)為您供應(yīng) 軟件研發(fā)，用戶的信賴之選，有想法可以來我司咨詢！

近年來，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在圖像識(shí)別、語音視頻和自然語言理解領(lǐng)域大放異彩，谷歌、亞馬遜、百度等大型互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛推出自己的深度學(xué)習(xí)算法庫。

中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)品現(xiàn)狀

縱觀大數(shù)據(jù)各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的現(xiàn)狀可以看到，現(xiàn)在技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出一片欣欣向榮的局面，從積極的角度看，每項(xiàng)大數(shù)據(jù)技術(shù)各自解決了非常明確的問題。但如何針對(duì)某個(gè)特定業(yè)務(wù)需求構(gòu)建個(gè)性化的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，仍然是各行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，在國內(nèi)這個(gè)局面表現(xiàn)得非常突出。

目前中國市場(chǎng)上的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以分為基礎(chǔ)類產(chǎn)品、數(shù)據(jù)管理類產(chǎn)品、分析應(yīng)用類產(chǎn)品以及解決方案類產(chǎn)品。 上海領(lǐng)司網(wǎng)絡(luò)為您供應(yīng) 軟件研發(fā)，有想法的不要錯(cuò)過哦！海淀區(qū)進(jìn)口軟件研發(fā)推薦

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軟件測(cè)試問題管理

（1）軟件測(cè)試問題的界定

如出現(xiàn)下列情況之一，可判定軟件在測(cè)試過程中出現(xiàn)問題。具體如下。功能未實(shí)現(xiàn)，與規(guī)格說明書的描述不一致不能工作，死機(jī)，沒反應(yīng)對(duì)某種軟、硬件配置不兼容在設(shè)置邊界條件時(shí)發(fā)生功能缺失或錯(cuò)誤界面、消息、提示不夠準(zhǔn)確，不友好有時(shí)把未完成的工作也作為一個(gè)問題

軟件測(cè)試問題的報(bào)告

在軟件開發(fā)過程中，發(fā)現(xiàn)并報(bào)告問題不僅是測(cè)試工程師的職責(zé)，也是所有研發(fā)參與人員的職責(zé)，所有人報(bào)告的問題都被統(tǒng)一記錄、追蹤和管理。問題的每一次處理都應(yīng)被記錄在數(shù)據(jù)庫內(nèi)，所有記錄都無法刪除。

測(cè)試工程師在發(fā)現(xiàn)或接受到問題報(bào)告后，應(yīng)立即建立一個(gè)新問題記錄，已備后續(xù)的追蹤和管理，問題記錄應(yīng)包含問題的具體再現(xiàn)步驟、環(huán)境和問題再現(xiàn)時(shí)的屏幕截圖等。測(cè)試工程師應(yīng)盡可能分析產(chǎn)生問題的原因，并根據(jù)該問題對(duì)后續(xù)軟件開發(fā)和發(fā)布的影響程度，設(shè)定合適的優(yōu)先級(jí)和嚴(yán)重級(jí)別。在分析產(chǎn)生問題原因的基礎(chǔ)上，對(duì)問題進(jìn)行歸類管理。

朝陽區(qū)常規(guī)軟件研發(fā)特點(diǎn)

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