好歹也是 400 多页的《构建之法》，我读完之后居然只能提出来这几个问题？ 我大概看了一下本届同学的博客和往届同学的博客，发现有些同学挺早就提交了博客作业，并且提出了不少自己的“特异性问题”，提出了自己的思考。 或许是我预先给了自己“大佬写出来的书上

如题

第一次听到理想的师生关系为健身教练和健身学员的关系，感觉很新颖，我的问题是我们学生该如何做到像健身学员一样找到自身定位点，把握老师身上的那套健身资源，朝自己的目标前进呢？ 原文地址

请看：http://www.scalerstalk.com/816-attention 以及这个： https://www.cnblogs.com/CookieLau/p/12403175.html 和这个博客下面的评论。 问： 一堂课有用无用确实是

https://book.douban.com/subject/27069503/discussion/616724995/

章节名：概论页码：第1页 什么人群适合看《构建之法》这本书？ 为什么会有这样的疑问呢？在于我粗略看下这本书后发现，我不适合看这本书。确实，本书作为计算机专业的教材很有意思，当作者提出一个具有争议或让人困惑的观点时，会通过文中虚构的人物来提出读者可能的

软件工程概论一节中： 在成熟的航空工业中，一个飞机发动机从构思到最后运行，不知道要经历过多少人, 多少工序，多少流程，多少相关知识的验证。我们无法想象，如果最后某个商用型号的发动机在飞行时发现问题，最初的设计师会自己爬到引擎中敲敲打打，然后钻出来说，

在第一章概论中提到，软件工程的目标— 创造“足够好”的软件，并对其做了定义： 什么是好的软件？一些同学认为，所谓好软件，就是软件没有缺陷（Bug），所谓软件工程，就是把软件中的Bug都消灭掉的过程。这的确是抓住了软件工程的一个要素。和软件打交道的专业

本书第一张概论（第3页），提到一个名词——程序理解（Program Comprehension）。 软件团队的人员也会流动，新的成员要尽快读懂已有的程序，了解程序的设计，这叫做程序理解。 这个问题是我在暑期实习时体会到的。在接受前团队成员留下的一个较

章节名：概论页码：第1页 2017-07-11 20:25:26 我成为了一名职业程序员，但是我发现所有的算法别人都已经实现了，我只要调用就可以。似乎我们公司的软件与数据结构、算法的关系都不大。那我当初辛辛苦苦学习的数据结构和算法有用么？如何区分一个

这本书对计算机科学这一学术领域划分了两个不同方面，其一是偏理论领域，其二是偏实践领域，人工智能划分在实践领域，同时本书对于“智能”的阐述也让我对人工智能的发展有了不同的认知。 计算机人工智能研究的一个重大挑战，就是计算机程序是否在国际象棋这个游戏中打

在“软件工程概论”章节中有一句话： 一个好的软件，即使功能和同类软件区别不大，但是会让人感觉到非常好用。这就是软件的“用户体验” (User Experience) 特别好。用户体验和数据结构，算法没什么关系，但是很多非常成功的软件就赢在这个方面。

本书的培训目标是研发出符合用户需求的软件，通过实际的工作收集、推导、提炼需求...... -- 引用自《构建之法》P11 第一章 概论 成功的软件总是解决了我们生活中的迫切需求，但是不同的人群有不同的需求 "推导"，"提炼需求"的意思是满足大部分用

说到商用软件和爱好者写的程序的区别，我们还可以看看这个例子：如果一架民用飞机上有一个功能，用户使用它的概率是百万分之一，你还要做这个功能么？你会选择： 根本不考虑 如果没时间实现这个功能就算了 做了，但是不用告诉用户 做了，而且不厌其烦地告诉用户如

为什么说软件是人类创造的最复杂的系统类型？大型建筑、飞行器甚至长篇小说的结构也可以非常复杂，并且容易变得难以理解和维护，认为软件系统十分复杂是不是因为软件工程还没有充分发展？ 原文地址

在书上说软件开发的核心竞争力是自主学习快速学习能力，那我有个疑惑：以学习能力的快与慢来说肯定是年轻人优于年老者，如果按照这个说法是不是说软件开发是年轻人的饭碗，吃的是青春饭？那年纪大的程序员经验丰富但是快速学习能力拼不过年轻程序员的时候该怎么办呢？

如题

在这里对于“足够好”的定义主要为Bug尽可能的少。邹老师对bug的定义很宽泛，并不是我们狭义上理解的“虫子”，是从用户使用、开发者角度来体现bug的内涵，这点很有趣。但是似乎只在研发阶段的投入成本、使用阶段的用户体验和使用流畅性进行判断。我认为这样来

《构建之法》的概论中论述了计算机科学与软件工程的关系。作为一个计算机科学专业的学生，我时常会有一种硬件开发不如电子信息的同学，软件开发又没有软件工程的同学来的专业的感觉，并且我了解到的大多数优秀的计算机科学专业的毕业生最后都从事了软件开发相关的工作。

自动代码平台与软工似乎越来越普及，如何看待？ 随着AI发展，未来自动写软工的机器人和低代码甚至0代码平台会成为银弹吗？ 似乎在当下2022年和未来非手工写代码或者自动软件工程渐渐成为现实，包括腾讯和华为在内的很多公司的云服务都提供了低代码甚至自动部