軟體開發工程師的問題，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

PB硬碟時代必備技法：精解檔案系統技術及應用

為了解決軟體開發工程師的問題，作者張書寧 這樣論述：

☆★☆★【檔案系統技術精解！】★☆★☆ 了解所有檔案原理，技術內幕一網打盡！ 　　檔案系統可以說是電腦軟體系統中最複雜的子系統，也是作業系統的基石，了解其中原理及應用可以幫助使用者解決各種類型的問題。檔案系統的實現與運算資源管理、記憶體資源管理、網路資源管理相互作用，了解這些充滿歷史的故事和智慧的技術方案不但實用，在深入學習電腦各種知識如AI、大數據時，心中更有底，知道考慮的重點是什麼。在網際網路與自媒體時代，知識的獲取變得容易和便捷，資訊的產生、多樣性和品質、獲得呈爆炸性增長。當今個人電腦的硬碟即將進入PB時代，雲端儲存更早就突破這個數字了。本書讓你有機會重新複習各大作業系統的檔案系統

，不管是Linux、MacOS或是Windows，一窺我們眼中已具體化的資料，是如何用0/1方式儲存在磁單位或電子單位中，而最新一代的網路檔案系統NFS、SMB，甚至更進一步的分散式雲端檔案系統GFS、CephFS、GlusterFS，甚至是Amazon S3系統，都收納至本書中，從本機到雲端，從雲端到分散，一覽無遺。 　　本書看點 　　✪檔案系統的概念、原理和基本使用 　　✪本地檔案系統的關鍵技術、原理介紹 　　✪傳統網路檔案系統介紹 　　✪分散式網路檔案系統介紹 　　✪NFS及SMB 　　✪CephFS和GlusterFS 　　✪Amazon S3

軟體開發工程師進入發燒排行的影片

以AHP探討資訊委外需求單位與駐點工程師媒合期望之落差

為了解決軟體開發工程師的問題，作者張嘉松 這樣論述：

有鑑於長久以來，常遇到要派機構的需求端與派駐機構的供給端，常常在媒合時不清楚對方的想法與需求，導致多次媒合皆不易媒合成功。也常有媒合成功後，發現其實雙方在面試時的想法與認知，與實際媒合成功後的合作上，有明顯的差異。導致就算媒合成功也會面臨破局的狀況發生。本研究透過相關文獻及市場調查的彙整，遴選合適的評估構面與要素，並應用層級分析法 (Analytical Hierarchy Process, AHP)，來提升資訊委外需求方及駐點工程師供給方雙方可以在認知上差異的更為縮小，以期提高媒合率及合作長久度。首先將資訊委外需求方在軟體專業技術人力的需求上，針對軟體專案所需派駐人才的相關需求面，彙整出從

資訊委外單位需求方在挑選駐點工程師供給方時所在意的幾項內容(包含專業技術、職場通識等)。另外，亦從駐點軟體工程師本身所較在意的幾項內容(包含薪資福利、交通出勤等)中提出站在工程師的角度，在意的內容有哪些。最後再彙整兩造雙方主要共同所在意的項目，將其分類為四大項及一十九個子項目，以AHP層級分析法的原則與方向，擬出一份內容一致的問卷，供兩造雙方填寫。目標設定有效問卷數量為要資訊委外單位需求方30份、駐點工程師供給方30份，以雙方同樣數量之有效問卷做為本研究之分析來源。最後，希望透過AHP層級分析法的方式作分析，將雙方問卷所產出權重與比例的數據，作為雙方媒合依據的參考。期望能從原本單純從文件的履歷

及面對面的面試之外，透過本研究方式，讓雙方有更深一步的瞭解兩造雙方對工作內容的期待，而不至於媒合成功後，因瞭解而分開，徒增雙方在時間與成本的浪費，相信對往後在媒合需求端與供給端的作業上有相當大的幫助。

動手學GitHub！現代人不能不知道的協同合作平台

為了解決軟體開發工程師的問題，作者謝政廷 這樣論述：

☆★☆★【微軟客戶事業成功群副總經理大力推薦！】★☆★☆ Microsoft工程師親自下筆，讓你輕鬆理解軟體開發流程！ 　　對於多數的開發人員來說，GitHub是程式開發過程中作為版本管理與協同合作的服務平台；對於專業技術人員而言，他們可以在GitHub上找到許多好用的資源，藉此提升自己的專業技能；對於社群成員而言，他們可以建立技術人員之間的聯繫，進行交流與貢獻於開放原始碼專案，為全世界的人們解決問題。 　　但GitHub不僅僅只有如此而已，更多專案管理、自動化工作流程與資訊安全等概念隱藏其中。本書將從不同的角度來介紹GitHub，讓讀者不僅熟練其功能，也能從中理解何謂現代化軟體開發！

　　本書看點 　　✪完整介紹GitHub常見功能，讓您完整熟悉GitHub操作 　　✪Branch進階介紹：策略與管理規範 　　✪輕量級工作流程：GitHub Flow與Fork Workfolw介紹 　　✪詳細介紹Repository管理與社群功能 　　✪詳細介紹GitHub Action，透過範本快速就夠自動化工作流程 　　✪提供ASP.NET/ASP.NET Core持續整合與持續部署實作案例 　　✪如何在GitHub執行agile管理流程 　　✪何謂DevOps流程參考實現？GitHub DevOps流程豐富工具組合 　　✪如何建立GitHub漏洞回報機制？如何透過GitHub修復

並釋出安全支援版本 　　✪如何使用程式碼掃描與秘密掃描功能 　　✪如何經營GitHub，讓您的個人資料成為最棒的履歷 大神推薦 　　透過這一本書的問世，相信能幫助更多企業中的開發團隊快速了解如何使用 GitHub 協同合作，以及 CI/CD 的最佳實踐。──台灣微軟 客戶成功事業群副總經理　張書源 John Chang 　　孔子曾經說過「不學詩，無以言」某種程度來說，對於 git 工具的使用於工 程師來說也是如此。如果不知道可以從那邊下手學習，或者想要比較系統性的學習相關知識，那麼本書將會是大家最好的參考資料之一。──Study4.TW 成員　蔡孟玹 Alan Tsai 　　本書由淺入

深，從 Github 平台基礎功能到實務的需求管理/整合/發行應用程式，一條龍式的介紹，相信會是一個很好全貌理解實踐 DevOps 的入門書。──商業思維學院技術長　Study4.TW核心成員  Kyle Shen 　　在這本書中不僅可以學習到 GitHub 所提供的各項功能特性，更可以在跟著這本書探索 GitHub 的同時，磨練好軟體開發工程師的基本功，並為邁向現代化開發做好準備。──Study4.TW核心成員　微軟最有價值專家（MVP） Poy Chang  

運用模型組合方法於開放源碼軟體規模變動之分析

為了解決軟體開發工程師的問題，作者黃詩閔 這樣論述：

在軟體開發的過程中，軟體大小的測量是一個非常重要且會影響專案是否會成功的關鍵因素之一。一般來說，軟體大小的衡量可分為，軟體行碼數，功能點的多寡，以及軟體複雜度。在實務上，因為軟體行碼數的易於計算和廣泛使用於各種軟體測量領域，大部分的軟體開發工程師在專案完成時還是以軟體行碼數當作測量軟體大小的尺度。在過去有一些研究發現指出，Lognormal distribution 和 Double-pareto distribution 模型均可以用來描述專案裡軟體大小分佈情形。然而本文切換另外一種角度探討軟體行碼數的變動率的分佈情形，我們觀察到軟體規模的變動率和經濟學的利率變動情形有相似的地方，所以我們

使用衡量利率變動情形的Laplace distribution，Normal distribution 和 Asymmetric laplace distribution來衡量軟體大小的變動率。　　目前許多的研究都分別指出沒有最好的模型適用在所有的情況，我們利用一種基於貝氏定理權重決定法(BIWDA)為修改的模型組合方法: Modified BIWDA(MBIWDA)來塑造軟體大小變動率分佈。研究資料來源於Apache，Ubuntu和Samba Server來確認利用MBIWDA的組合模型的軟體大小變動率分佈之預測能力。與其他相關模型組合方法比較後，本研究結果指出利用MBIWDA的組合模型能夠

在大部份情況下提供不錯的預測能力。並且，我們也利用分量迴歸分析來探討影響軟體大小的變動因素，研究發現在軟體早期階段軟體大小的變動會被嚴重等級較高的錯誤所影響。這些發現對於分析開放源碼的軟體大小變動率都有很大的啟發。