《人月神话》读后

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人月神话读后

人月神话这本书,把软件项目开发的流程与人类社会的生产生活中实际存在的经验相结合,特别是对大型团队的描述,使没有参与过大型项目开发的来说,生动的解释如何管理一个团队,以及团队中每一个角色的作用和责任。...

人月神话》读书笔记

人月神话》是大学刚开始就很熟悉的一本书,当时被奉为软件工程的圣书,似乎都要在书架上摆上它才能表明软件工程学生的身份。时至今日我再它,因为有了之前参与系统的开发的经验,很多的内容都通过记忆得到了验证...

人月神话读后总结

拜读了Brooks博士的经典著作,看了整2个,略微有些收获,记录在这里。 一、工作量 1.程序:是仅仅能实现简单功能的一段代码 2.程序产品化:即向下兼容,可以在多平台运行。 此工作需要3倍工作量 3.程序...

人月神话读后感(一)

“史前史中,没有别的场景比巨兽...”------《人月神话》  在软件开发项目中,似乎也像是这样,每个问题单个看起来都可以得到完美的解决,但是当这些问题纠缠在一起的时候,就会变得像焦油坑一样,让停滞不前。 那

人月神话读后

人月神话读后感  中国科学技术大学软件杨旋原创  人月神话这个名字对我来说很有吸引力,我以为它会是一本讲述计算机历史神话的故事。当我看到第二章我才知

人月神话读后感3

“孕育一个生命需要十怀胎,所以不管有多少个母亲,时间都是一样的”,阐明增加手来弥补项目被拖延的进度,有时候是不现实的。在数据结构中碰到过一个工程的最早开始时间,最晚结束时间等之类的题,那时候觉得...

人月神话读书笔记

第8章 胸有成竹第9章 削足适履第10章 提纲挈领第11章 未雨绸缪第12章 干将莫邪第13章 整体部分第14章 祸起萧墙第15章 另外一面第十六章 没有银弹第十七章 再论“没有银弹”第十九章 20年的《人月神话》 ...

人月神话读后感之快捷篇

人月神话读完了,不长,很精悍。这个是精悍之精悍。符合快餐文化的口味,但不一定符合所有的口味。记得大学的时候有一本书,连我认为最老实的导师都认为其很好,但是一直看不懂,直到研究生快毕业的时候才明白,...

人月神话》有感.docx

对《人月神话》初次读后的感悟,1000字左右~~~~~~~~~~~~~~~~ 专业内容不是特别多,总体对书中的观点进行了归纳

人月神话读书笔记(16)----没有银弹

没有银弹由于软件的复杂性,一致性,变化性和不可见性,解决软件危机的银弹并不存在。摘要 所有软件活动包括: 根本任务,即打造构成抽象软件实体的复杂概念结构; 次要任务,即使用编程语言表达这些抽象实体,在...

人月神话》阅读心得

——《人月神话读后感 12330227 计应2班 吕顺   初读人月神话,我就深深地被其中所涉及到的软件开发中遇到的各种难题和解决对策所折服。坐着布鲁克斯用一种高瞻远瞩的视角详细地阐释了团队与管理,强调了沟通及...

人月神话】读书笔记第三章 外科手术队伍

1、问题  如何在有意义的进度安排内创建大型的系统?... 也就是说,对于效率和概念上的完整性来说,最好由少数干练的人员来设计和开发,而对于大型系统,则需要大量的手,以使产品能在时间上满足要求。如

人月神话》的读后

这是我自己看完人月神话之后的感想和借鉴网友的评论自己写的,希望帮助大家理解人月神话

人月神话

用了一个周末时间,把这本项目管理的巨著完了,虽首版发行距离现在已有40余年, 但其中的某些观点仍然可用,不得不赞叹 Brooks 教授的伟大之处。跟随作者的讲述,自己对接触和管理的项目做了回顾,好多项目出现的...

人月神话读后感言1

这些文字给我带来的收获是:面对《人月神话》,除了表示五体投地的诚服,你既不能做正面言论(那是多余),也不能做负面言论(那是找事)。这是一本可怕的书。    我大概花了三周的时间来细读这本书——也许...

读书笔记-人月神话15

有多少书,我过;有多少事,我做过;记录下学习的点点滴滴,每一天。 回顾一下经典,记录一下悟点。 读书笔记-人月神话 - 整体部分

人月神话读后感言2

三、《人月神话》是预言了未来还是控制了未来? 事实是:我们现在的很多工程知识,——无论是从书上看到的,还是从实践中体验到的——大多未曾脱离《人月神话》之所言。 我在开篇中说《人月神话》“是一本可怕的书...

人月神话》读书笔记part2

第五章画足添蛇(THE SECOND-SYSTEM EFFECT) 架构设计师面对过高的估算的两个选择: 削减设计 向开发人员建议用成本更低的实现方法 第2个选择若要成功,架构设计师必须: 记住开发人员有发会创意完成实作的任务,...

人月神话读书笔记(5)----画蛇添足

画蛇添足抛开开发速度和成本的责任,结构师和设计人员之间应彻底、谨慎、和谐的交流。结构师的交互准则和机制 关于估算,结构师的不利之处是,开发人员通过增高或降低结构师的估计,来反映到设计的好恶。...

人月神话 -

文章目录人月神话 - 1、进度和里程碑2、如何取舍3、人月是不可互换的4、培训和沟通成本5、进度安排的经验之谈 人月神话 - 1、进度和里程碑 项目缺乏合理的时间进度和里程碑,是造成项目滞后的最主要...

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

Spring Boot之JPA实战视频课程

本套课程,以实际操作演示为主,代码实例详细讲解了在Spring Boot框架使用JPA的一些规则与常见套路。课程中涉及到JPA的使用规则、核心概念、实体关系使用规则和常见问题等内容。该套课程后,让你全面熟悉与掌握Spring Boot 中JPA的使用套路。Spring Boot中JPA模块主要使用Spring Data JPA一些规则,该套课程还会帮你掌握Spring Data JPA的常用规则。 帮助同学快速熟悉与掌握Spring Boot中使用JPA的常见套路与规则。 帮助同学快速掌握Spring Data JPA的常用使用规则

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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