极限编程

切糕师学AI24 天前
敏捷开发·极限编程
极限编程(ExtremeProgramming)是什么?极限编程(ExtremeProgramming),简称 XP,是一种敏捷软件开发框架,它强调软件质量和响应变化的能力,尤其适用于需求快速变化或存在不确定性的项目。它的核心思想是,将那些被证明有效的最佳实践发挥到极致,从而得名“极限”。
梦帮科技1 个月前
人工智能·python·机器学习·开源·gpt-3·极限编程
第二十三篇:自然语言工作流生成:GPT-4集成实战在前面的文章中,我们构建了AI优化器实现自动化性能优化。本文将带你实现自然语言工作流生成系统,让用户通过对话就能创建复杂工作流,无需编写代码。
梦帮科技1 个月前
数据结构·数据库·人工智能·python·开源·极限编程
第二十二篇:AI驱动的工作流优化:性能瓶颈自动检测传统的工作流优化依赖人工分析执行日志、性能指标,这种方式存在以下问题:AI驱动的优化系统可以:AI优化器模块完整实现完成!
workflower1 个月前
状态模式·需求分析·个人开发·ux·规格说明书·极限编程
用户体验的要素用户的第一印象 用户安装软件之后,软件第一次启动,软件设计者要给用户什么样的第一印象?用户头一回来访问你的网站,你要给他们什么样的第一印象?很多软件设计者把用户界面等同于给领导汇报的工作成绩单,所有的功能都争先恐后地出现在用户面前,唯恐用户没有注意到。但是用户往往会被繁乱的界面弄得晕了头,无所适从。现在电视的遥控器大多数就是这样设计的。还有的软件把自己当成一个毫无感情的工具,早期的一些字处理软件就是这样。用户启动软件后,看到屏幕上部出现了一行菜单,紧接着好几行小按钮,下面就是全白的屏幕。有更好的设计么?
梦帮科技1 个月前
人工智能·python·机器学习·数据挖掘·开源·极限编程
Scikit-learn特征工程实战:从数据清洗到提升模型20%准确率发布日期:2025年12月20日 作者:DREAMVFIA_OSPM"数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。" 在实际项目中,特征工程通常能带来20-30%的性能提升,有时甚至超过复杂的模型调参。本文将带你完成一个完整的数据科学项目,展示如何通过系统化的特征工程将模型准确率提升20%以上。
Sisphusssss2 个月前
极限编程
EE308FZ 软件工程课程 Extreme Programming 任务Course for This Assignment:EE308FZTeam Members:LinQixuan | LinJuntian
workflower2 个月前
团队开发·需求分析·个人开发·敏捷流程·规格说明书·极限编程·结对编程
软件工程练习题练习 选择题(每道题选择一个答案) 1.下列哪一项是面向对象的概念? (a)模块和接口 (c)类、信息隐藏和继承 (b)模块和信息隐藏 (d)并发和信息隐藏 2.下列哪一项是对象的特性? (a)一个函数或子过程 (c)一组数据和对数据进行操作的过程 (b)一个模块 (d)一组函数和算法 3.什么是类? (a)一个对象实例 (c)具有相同特征的对象的集合 (b)对象的实现 (d)具有不同特征的对象的集合 4.什么是类的操作(或方法)? (a)被一个类执行的函数的规约和实现 (b)被一个类提供的子例程的规约和
workflower2 个月前
数据库·压力测试·需求分析·个人开发·极限编程·结对编程
软件压力测试是否想知道软件系统在某方面的能力可以达到一个怎样的极限呢?软件项目的管理者以及市场人员会尤其关心压力测试的结果,想知道软件系统究竟能达到一个怎样的极限压力测试(Stress Testing)就是一种验证软件系统极限能力的性能测试。压力测试应该是指模拟巨大的工作负荷以査看应用程序在峰值使用情况下如何执行操作。压力测试与负载测试(Load Testing)的区别在于,负载测试需要进行多次的测试和记录,例如,随着并发的虚拟用户数的增加,系统的响应时间、内存使用、CPU使用情况等方面的变化如何。压力测试的目的很明
rongqing20193 个月前
低代码·极限编程
读后感:《解析极限编程:拥抱变化》所谓的极限,就是将一些软件开发中最佳实践充分的使用。这本书《解析极限编程:拥抱变化(第二版)》是敏捷开发运动的奠基之作之一,由 Kent Beck 撰写,核心思想是:用人性化、快速反馈和持续改进的方式来构建高质量的软件。下面是对全书的系统整理与笔记梳理。
workflower3 个月前
数据库·需求分析·个人开发·极限编程·结对编程
软件工程-练习选择题(每道题选择一个答案) 1.下列哪一项是面向对象的概念? (a)模块和接口 (c)类、信息隐藏和继承 (b)模块和信息隐藏(d)并发和信息隐藏 2.下列哪一项是对象的特性? (a)一个函数或子过程 (c)一组数据和对数据进行操作的过程 (b)一个模块 (d)一组函数和算法 3.什么是类? (a)一个对象实例 (c)具有相同特征的对象的集合 (b)对象的实现 (d)具有不同特征的对象的集合 4.什么是类的操作(或方法)? (a)被一个类执行的函数的规约和实现 (b)被一个类提供的子例程的规约和实现 (
workflower3 个月前
数据库·单元测试·需求分析·个人开发·极限编程
测试套件缩减方法测试套件缩减方法是一个当前的研究课题。特别是,持续实践和回归测试要求最小化测试用例的数量。最近,许多智能合约已被部署在区块链实现中。由于其不可变性,测试在智能合约开发中扮演着更为重要的角色。STS 包实现了 k+1 测试套件缩减方法。该开发的软件生成并运行针对智能合约的最小测试用例集。该软件包的分层构造确保了能够测试任何遵循特定设计模式实现的智能合约。
AI炼金师3 个月前
ai编程·极限编程·vibecoding
Claude Code Web:它是什么以及如何使用如果你也想尝试 claude code 可以 试试 -> aicoding.sh 2025年10月,Anthropic 推出了 Claude Code 的网页版和移动端支持,将其定位为云端编码代理的直接竞争对手,让 Pro 和 Max 订阅用户无需使用终端即可访问智能体工作流。这个智能编码助手从终端走向浏览器内体验,可以克隆你的代码仓库、运行隔离任务,并让你并行操控多个编码代理。
AI炼金师3 个月前
云计算·ai编程·aws·极限编程·vibecoding
Claude Code - AWS SkillsAWS Skills for Claude Code(面向 Claude Code 的 AWS 开发技能插件合集)
AI炼金师4 个月前
aigc·ai编程·极限编程·vibecoding
GPT-5-Codex Prompting Guide|提示词指南GPT-5-Codex关于本指南的重要细节:GPT-5-Codex是 GPT-5 的新版本,针对代理和交互式编码任务进行了进一步优化。GPT-5-Codex 的训练侧重于现实世界的软件工程工作;它既能熟练地处理快速、交互式的会话,也能独立完成冗长、复杂的任务。该模型在 GPT-5 强大的编码能力基础上,还进行了其他改进,例如:
帅次4 个月前
性能优化·软件工程·软件构建·需求分析·规格说明书·代码复审·极限编程
系统分析师-软件工程-软件开发环境与工具&CMM&CMMI&软件重用和再工程目录一、软件开发环境与工具1.1 软件开发环境1.2 软件开发工具1.3 RAD(快速应用开发)二、软件过程管理
明天再做行么4 个月前
人工智能·低代码·极限编程
AI 时代,我们是否应该重温极限编程?软件开发的产出速度,从未像今天这么快。AI 工具和几十年来平台技术的革新,已经极大地降低了编写代码的门槛。现在,只需要几句提示或是几次 API 调用,我们就能在几小时内生成完整的产品、功能、基础设施和代码,而过去这可能需要数周时间。
LHX sir5 个月前
前端·ui·前端框架·交互·团队开发·软件需求·极限编程
低代码革命遇瓶颈?这个“套娃神技“才是破局关键!导语 当你用低代码平台搭了50个页面后,是否发现应用变成了"盘丝洞"?导航混乱、修改如拆弹、复用靠复制粘贴...别急!一个被严重低估的功能——uiotos页面嵌套,正是解救复杂应用的终极武器!(目前仅少数高阶平台支持)
workflower7 个月前
数据库·软件工程·敏捷流程·极限编程
MDSE和敏捷开发相互矛盾之处:方法论本质的冲突MDSE(模型驱动的软件工程)和敏捷开发是软件工程中两种不同的方法论,前者以模型为核心驱动力,通过抽象模型的构建、转换和自动化生成来支撑开发过程;后者以迭代、响应变化、客户协作为核心,强调灵活性和快速交付。两者在目标上有部分重合(如高效交付高质量软件),但在实践路径上存在显著差异,因此既存在相互促进的可能,也存在内在矛盾。
WenGyyyL8 个月前
android·java·权限·极限编程
《Android 应用开发基础教程》——第十三章:权限管理机制与运行时权限请求(以拍照/存储为例)目录第十三章:权限管理机制与运行时权限请求(以拍照/存储为例)🔸 13.1 权限分类🔸 13.2 权限声明方式
猫头虎9 个月前
java·python·缓存·golang·需求分析·极限编程·结对编程
多线程“CPU 飙高”问题:如何确保配置的线程数与CPU核数匹配(Java、GoLang、Python )中的最佳实践解决方案在高并发或计算密集型场景下,工程师常常通过增加线程数来提高吞吐或并行度,然而「线程数过多反而导致 CPU 飙高、上下文切换剧增、性能下降」的问题却屡见不鲜。本文将从原理出发,讲解为何需要将配置的线程/进程数与机器的 CPU 核心数相匹配,并分别给出 Java、Go、Python 三种主流语言中的最佳实践示例,帮助你在实际项目中避免因线程配置不当引发的性能瓶颈。