系統軟件例子的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

軟件研發效能提升之美

為了解決系統軟件例子的問題，作者吳駿龍 這樣論述：

本書彙聚了行業前沿的研發效能提升實踐與案例，同時提煉出大量方法論和經驗反思，以詼諧、幽默而又不失嚴謹、詳實的風格，多角度、全方位覆蓋研發效能領域的核心知識，深入淺出，發人深思。   全書採用從概要到細節、從方法論到案例、理論聯繫實際的寫作思路。第1章和第2章通覽研發效能的概念與背景，並對研發效能進行由淺入深的解讀；第3章以敏捷開發為主線，講述專案管理中的提效實踐；第4章介紹了行業流行的DevOps實踐，並衍生講解了目前流行的DevSecOps、AIOps、DevPerfOps，以及混沌工程等內容；第5章和第6章立足于工具建設，詳細介紹了流量重播、精准測試、服務虛擬化，以及AI在研發效能提升中的

應用等12個大大小小的工具、系統與設計理念；第7章介紹了組織效能提升的多種手段，同時給出作者從實踐中總結的大量經驗和誤區；第8章為案例篇，通過對四家不同形態企業的研發效能提升的實戰講解，幫助讀者舉一反三、融會貫通。   本書適合IT行業的各類從業人群，無論是技術人員、專案經理、產品經理，還是團隊管理人員；無論是初入IT行業的新人，還是資深專家和高層管理者，都能從本書中得到啟發。   吳駿龍 Wish China QA Director，阿裡本地生活前高級測試經理，畢業于中國科學技術大學，碩士學位。在軟體品質體系、服務容量保障、服務穩定性建設、軟體研發效能等領域深耕多年，善於

通過創新手段解決品質和效能難題，擁有多項國內外專利。極客時間專欄作者，多次受邀於業界各技術大會發表演講，傳播先進理念和方法論，具備一定的行業影響力。   茹炳晟 業界知名實戰派軟體研發效能和軟體品質雙領域專家，矽谷先進研發效能理念在國內的技術佈道者，騰訊Tech Lead，騰訊研究院特約研究員。騰訊雲、阿裡雲和華為雲最具價值專家；中國商業聯合會互聯網應用技術委員會智庫專家；多本技術暢銷書作者，極客時間專欄作者；“研發效能度量規範”核心編寫專家；國內外各大軟體技術峰會的聯席主席，技術委員會成員和出品人。 第1章 軟體研發效能概論 1 1.1 到底什麼是研發效能 2 1.1.1

研發效能提升案例1：前端代碼的自動生成 3 1.1.2 研發效能提升案例2：臨界參數下的API測試 4 1.1.3 研發效能提升案例3：基於流程優化的效能提升 5 1.2 研發效能的“第一性原理” 6 1.3 研發效能的另一種解讀 7 1.4 基於工具協作的研發效能提升 8 1.5 基於MVP原則構建研發效能的持續改進 11 1.6 研發效能提升最佳實踐的探索 12 1.6.1 從痛點入手 13 1.6.2 從全域切入 14 1.6.3 用戶獲益 15 1.6.4 持續改進 16 1.6.5 全域優化 17 1.6.6 效能平臺架構的靈活性 18 1.6.7 杜絕“掩耳盜鈴” 18 1.6.

8 吃自己的“狗糧” 19 1.7 研發效能的發展方向與未來展望 20 1.8 總結 21 第2章 研發效能的進階解讀 23 2.1 研發效能與霍桑效應 25 2.1.1 霍桑效應 25 2.1.2 霍桑效應的負面影響 26 2.1.3 霍桑效應的正面影響 27 2.2 摩爾定律與反摩爾定律 28 2.2.1 摩爾定律 28 2.2.2 反摩爾定律 28 2.2.3 反摩爾定律對研發效能的意義 29 2.3 不容忽視的溝通成本 31 2.3.1 信息熵 32 2.3.2 溝通資訊熵衰減 32 2.3.3 自解釋程式設計 34 2.4 研發效能對現代大型軟體企業的重要性 35 2.5 總結 3

7 第3章 專案管理中的提效手段 38 3.1 敏捷專案管理概述 39 3.1.1 敏捷宣言 40 3.1.2 常見的敏捷開發方法 42 3.1.3 敏捷角色 45 3.2 敏捷專案管理中效能提升的五大要素 47 3.2.1 自組織團隊 47 3.2.2 持續改進 48 3.2.3 頻繁交付 48 3.2.4 消除對立 49 3.2.5 未雨綢繆 50 3.3 敏捷專案管理中的常見誤區 50 3.3.1 敏捷開發就是快速開發 51 3.3.2 敏捷開發應當拋棄文檔 51 3.3.3 敏捷開發只適合小微團隊 52 3.3.4 敏捷開發淪為小瀑布開發 52 3.3.5 敏捷是沒有約束的 53 3

.4 建立度量體系：無法度量，就無法改進 54 3.4.1 選擇度量指標 55 3.4.2 構建度量體系 58 3.4.3 度量的誤區 59 3.5 視覺化：打開窗戶看世界 60 3.5.1 專案管理中的效能視覺化 61 3.5.2 效能數據視覺化 64 3.6 提速：依賴解耦，提升交付速度 65 3.6.1 提速的切入點 65 3.6.2 高頻的威力 68 3.6.3 避免豎井效應 68 3.7 消除變數：控制複雜度 70 3.7.1 約束 70 3.7.2 控制 71 3.7.3 抵抗熵增 71 3.7.4 遠慮 72 3.8 未雨綢繆：防禦性管理 73 3.8.1 及時暴露風險 73 3

.8.2 防禦性管理 74 3.8.3 Plan B 74 3.8.4 避免盲目自信 75 3.9 總結 76 第4章 DevOps落地實施精要 78 4.1 DevOps核心解讀 80 4.1.1 DevOps的“六大武器” 81 4.1.2 自動化、自動化、自動化 82 4.1.3 DevOps生命週期精解 83 4.1.4 DevOps不適合的場景 86 4.2 代碼、分支與流水線 86 4.2.1 代碼品質 87 4.2.2 分支與工作流 91 4.2.3 流水線 94 4.3 持續集成與持續交付 96 4.3.1 持續集成與持續交付的羽量級實施 98 4.3.2 持續集成與持續交付

的誤區 101 4.4 容器技術在DevOps中的應用 103 4.4.1 無容器化管理 104 4.4.2 持續集成的容器化 104 4.4.3 持續交付的容器化 105 4.4.4 測試環境的容器化 107 4.5 混沌工程 109 4.5.1 Chaos Monkey 110 4.5.2 混沌工程的實施要點 111 4.5.3 混沌工程的相關工具 114 4.6 DevSecOps的由來與發展 115 4.6.1 傳統軟體安全開發體系面臨的挑戰 115 4.6.2 新技術對軟體安全開發提出的挑戰 118 4.6.3 DevSecOps概念的誕生與內涵 119 4.6.4 DevSecOp

s工具 121 4.6.5 典型DevSecOps流程的解讀 124 4.7 AIOps的行業實踐 126 4.7.1 AIOps的知識體系 128 4.7.2 AIOps實施的關鍵技術 129 4.7.3 AIOps的應用場景 133 4.7.4 AIOps在運營保障中的應用 134 4.7.5 AIOps在成本優化中的應用 137 4.7.6 AIOps在效率提升中的應用 139 4.8 DevPerfOps初探 142 4.8.1 全鏈路壓測的局限性 142 4.8.2 DevPerfOps全流程解讀 144 4.9 軟體產品的可測試性和可運維性 149 4.9.1 可測試性的例子 15

0 4.9.2 可運維性的例子 151 4.10 總結 152 第5章 基於工具的研發效能提升（基礎篇） 154 5.1 造數能力 155 5.1.1 通過服務介面即時造數 156 5.1.2 非同步造數與造數平臺 156 5.1.3 黃金資料集 158 5.1.4 生產資料移轉 159 5.2 流量重播 160 5.2.1 傳統流量重播技術 161 5.2.2 請求對比 162 5.2.3 高級流量重播技術 163 5.3 精准測試 166 5.3.1 什麼是精准測試 167 5.3.2 精准測試的工程化實施 168 5.3.3 精准測試的應用 170 5.4 異常場景測試 171 5.4

.1 一個交易服務逆向流程補償機制的設計 172 5.4.2 使用JVM-Sandbox製造異常場景 174 5.4.3 相容異常場景測試和正常場景測試 176 5.4.4 異常場景測試平臺 176  5.5 測試模組化 178 5.5.1 可複用單元 179 5.5.2 切面化 181 5.5.3 模組化案例 181 5.6 測試環境治理 183 5.6.1 測試環境的標籤化容器方案 184 5.6.2 測試環境的配置管理 185 5.6.3 測試環境的可用性巡檢 186 5.7 總結 187 第6章 基於工具的研發效能提升（進階篇） 189 6.1 服務虛擬化 190 6.1.1 Hov

erfly的搭建方式 191 6.1.2 Hoverfly的六大模式 192 6.1.3 Hoverfly對有狀態請求的支援 197 6.2 變異測試 200 6.2.1 變異測試的概念 201 6.2.2 兩個基本假設和六大定義 201 6.2.3 變異測試步驟 204 6.2.4 變異測試實戰 204 6.3 高效API自動化測試的分層設計 209 6.3.1 原始狀態 210 6.3.2 API定義層 213 6.3.3 Service層 214 6.3.4 TestCase層 219 6.3.5 測試資料層 221 6.4 高效GUI自動化測試的分層設計 223 6.4.1 Page

Object 224 6.4.2 Page Section 225 6.4.3 Flow 226 6.4.4 Action 226 6.5 AI在研發效能提升中的應用 228 6.5.1 AI在測試結果分析中的應用 229 6.5.2 使用aiXcoder開發代碼的效率提升 231 6.6 單元測試用例的自動化生成 234 6.6.1 EvoSuite 235 6.6.2 Diffblue Cover 239 6.7 總結 240 第7章 組織效能提升 242 7.1 工程效能部：從哪裡來，到哪裡去 244 7.1.1 工程效能部的背景 244 7.1.2 工程效能部的組織建設 245 7.

1.3 工程效能部的未來 247 7.2 業務中台與品質中台 248 7.2.1 中台的深入解讀 249 7.2.2 業務中台解讀 250 7.2.3 品質中台解讀 251 7.3 組織建設中的研發效能度量 252 7.3.1 度量失敗的案例 253 7.3.2 度量失敗的原因 254 7.3.3 組織建設中的研發效能度量精解 255 7.3.4 組織建設中的研發效能度量誤區 258 7.4 高效組織建設的最佳實踐 263 7.4.1 不要制定衝突的目標 264 7.4.2 善用激勵手段，敢用懲罰手段 265 7.4.3 規避形式主義，勇於做減法 266 7.4.4 重視創新，鼓勵“小輪子”經

濟 267 7.5 企業級研發效能提升的常見誤區 268 7.5.1 試圖提升研發效能的絕對值 268 7.5.2 迷信單點局部能力 268 7.5.3 過高估計普適性的通用研發效能工具的能力 269 7.5.4 用偽工程實踐和面子工程來濫竽充數 270 7.5.5 忽略研發效能工具體系的長尾效應 270 7.5.6 盲目跟風 271 7.5.7 研發效能的“冷思考” 271 7.6 總結 272 第8章 業界優秀研發效能提升案例解讀 274 8.1 大型全球化電商公司的“去QE化”實踐 275 8.1.1 “去QE化”帶來的問題 277 8.1.2 “去QE化”的工程建設 278 8.2

CODING團隊的組織效能變遷 288 8.2.1 作坊式的團隊組織 288 8.2.2 “稍微”敏捷的團隊組織 289 8.2.3 產品制的團隊組織 291 8.2.4 基於工具優化助力組織建設 292 8.3 大型通信行業公司的研發效能提升實戰案例 293 8.3.1 DevOps實踐 294 8.3.2 敏捷開發實踐 296 8.3.3 研發效能的度量 298 8.3.4 案例總結 299 8.4 某大型金融行業公司的性能測試提效之路 299 8.4.1 背景與挑戰 300 8.4.2 基礎平臺建設 301 8.4.3 性能測試體系建設 303 8.4.4 案例總結 308 8.5 總結

310 參考文獻 312

系統軟件例子進入發燒排行的影片

以深度學習神經網路為基礎的一個鋁壓鑄毛胚外觀缺陷檢測系統

為了解決系統軟件例子的問題，作者吳奕緯 這樣論述：

隨著科技的發展，工業的製程慢慢趨向自動化生產，其中包括產品品質檢測的自動化。表面缺陷檢測經常是產品品質確保的重要手段之一。表面缺陷不僅僅是影響美觀，也會造成生產品質降低。自動化金屬缺陷檢測任務相較於其他檢測任務最需注意的是待測物的性質，其反光特性及表面紋理會阻礙影像識別的作業，對於壓鑄毛胚的檢測更是如此。壓鑄毛胚的凹凸差距大到會遮蔽光源的照明，再加上能收集到的實際生產的有缺陷壓鑄樣本數量有限，不利於檢測器的設計，這些問題都大幅提高了檢測的難度。在本研究中，為了減少採集數據及檢測的過程受到環境變化的影響，架設類似暗箱的環境，避免半開放式工廠中日照等環境光直接照射在壓鑄毛胚上。在光源顏色上挑選散

射效果較佳的藍色光源，並針對視野範圍需要選用平板光源，讓凹凸差距大的壓鑄毛胚也能盡量達到均勻打光的效果。以三面平板光源從不同角度照射到待測物，搭配前照式暗視場的擺放方式，減少陰影影響並凸顯裂痕類缺陷。由於缺陷的大小及特徵非常細微，過強的表面紋理可能導致分類網路誤判，因此以提升缺陷可見度及最佳化對比度為出發點，使用三種影像預處理方法減少表面紋理及加強缺陷特徵的強度，分別是雙邊濾波器、對比度限制自適應直方圖等化及銳化濾波器。將預處理後的數據組成不同種類的資料庫，分別放入VGG16和EfficientNet-b4兩種網路特徵提取能力優異的深度學習網路中，交叉比對網路在不同資料庫中的表現，檢視深度學習

網路的分類能力與數據加入預處理所帶來的影響。在測試階段也使用5-fold交叉驗證的方式增加被測試的數據總數，提高測試的公平性。實驗結果顯示，以多個資料庫組成的混合資料庫訓練EfficientNet-b4有最佳的網路表現。其混合的做法不僅可以克服小數據量訓練無法收斂的問題，同時避免一般數據擴增方法會發生的過度擬合狀況，還可以強化網路的特徵提取能力。這種資料庫與網路的組合能夠達到準確率98.8%和召回率98.3%的表現，相當適合用於壓鑄毛胚的缺陷檢測任務。

小學生學電腦：圖解自學加練習(高小階段)

為了解決系統軟件例子的問題，作者王曉影 這樣論述：

　　本書適合小學生自學的電腦教材，內容輕鬆簡易，備有不同練習和活動，可以一步步跟着圖解學習操作，亦透過小測讓學生試試自己的實力，了解自己的學習成果。   　　《小學生學電腦——圖解自學加練習》系列分為「初小階段」及「高小階段」兩本，全面滿足小學階段基礎電腦學習需要。   　　本書(高小階段)適合小學四至六年級使用，內容包括： 　　‧33個練習、活動和小測 　　‧為升中電腦學習需要作準備 　　‧Excel和PowerPoint使用教學 　　‧進入互聯網世界、做專題研究 　　‧小小工程師：認識AI及編程   本書特色   　　‧適合小學生自學 　　‧小學四至六年級適用 　　‧以Windows系

統示範 　　‧配合教育局電腦認知單元課程

應用群體智慧計算技術於房屋行銷系統之研究與實作

為了解決系統軟件例子的問題，作者張秋雯 這樣論述：

網際網路於全球已經擁有不可或缺的地位，因此，電子商務崛起，越來越多實體店家開始重視網路市場，而要如何吸引顧客來網站消費，又是另一門學問。就以臺灣房屋仲介業為例子，以前往往都需要花費很多的時間去實地參觀，而如今，可以直接在網站上事先了解房屋的資訊，甚至已經有線上看屋這種便利的功能。 這些房屋仲介網站，多數是在顧客於網站內搜尋後，看了哪些房屋，就以這搜尋條件來判斷，目前這位顧客是否也同樣喜歡這個條件下的其它房屋，又或者，某些網站只需要付費，就可以出現在推薦專區，無論是哪種，這些內容，都是以房屋所在的區域、坪數或是房屋價格等等的資訊為主，卻很少以顧客自身的喜好為主，這些是否真的有符合

到顧客喜歡的內容？ 於本論文中，利用互相協調搭配來計算結果，如何站在顧客的角度，預測顧客喜好，推薦偏愛的房屋，降低搜尋到不喜歡的次數，減少瀏覽不適合房屋的時間，提高網站行銷價值。