软件规模测算

5.2 规模测算 5.2.1 功能点计数 软件规模测算应基于项目功能描述，采用功能点方法进行。在预算阶段，宜采用预估功能点计数法测算未调整的功能点数。测算前，需依据可行性研究报告或类似文档明确项目范围及系统边界。项目范围描述文档应包含基本业务需求，并进行初步的子系统/模块划分，对各子系统或模块的基本用户需求进行描述或说明，以确保可根据该文档进行预估功能点计数。 预估功能点方法测算软件规模的公式如下： UFP = 35 × ILF + 15 × EIF …………… (1) 式中： UFP——未调整的功能点数，单位为功能点； ILF——内部逻辑文件数量，单位为个； EIF——外部接口文件数量，单

架构腐化、交付变慢、需求难落地……你是不是也经常碰到这些大项目常见的“老大难”？吴文胜在《超大规模软件架构度量与演进的思考和实践》这篇分享里，讲了华为怎么搞自动化架构度量、怎么“看护”架构不跑偏，还真挺有意思的。尤其是用了像 UADPGuarding 这样的工具，配合 架构可视化 和 重构策略，让整个团队都能站在同一张图纸上说话。不追求精确度量，而是靠趋势判断演进方向——这一点我觉得适合咱们平时的项目实战。如果你正在做大型系统，又苦于维护难度大，不妨看看这篇，至少能启发你几个思路。

这本书专为希望利用最先进计算方法解决大规模稀疏线性方程组的科学家而撰写。欲了解完整书籍介绍和购买详情，请访问http://www.mathworks.com/support/books/book1433.jsp?category=-1&language=-1

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

操作系统为Windows XP Professional，开发语言为C#，开发工具为Visual Studio 2008，数据库为Microsoft Access 2003，版本管理采用SVN，文档处理使用Microsoft Office 2003，管理工具为Microsoft Project 2003，数据建模工具为PD12。项目采用三层架构开发（Busi+Dao+DbMapping），数据映射方案为Ibatis（.Net），主要设计模式包括工厂模式和单例模式。压缩包中包含安装程序和用户操作手册。联系邮箱：yin.pingyong@yahoo.com.cn

风速预测的代码资源推荐给你！这段程序用的是 SVM 算法，专门做风速预测的。你可以用SVMcgforregression来进行参数寻优，虽然有时优化结果不完美，但也可以根据结果稍作手动调整来提升效果。这个代码的灵活性蛮高，适合用在不同风速数据上。嗯，试试看，结果会给你带来惊喜哦！ 还有一些相关文章可以参考，像是优化 MATLAB 下 SVM 参数寻优的方法探讨，里面有不少优化 SVM 的技巧，能你更好地调整程序。另外，像内蒙古风速数据时间序列预测专用也是有用的资源，了真实的风速数据来进行预测模型的训练。 需要注意的是，程序的优化结果会受数据本身的影响，做法是结合实际情况手动微调。

大数据的癌症预测算法项目，数据+代码一应俱全，用起来还挺顺手的。用 Python 写的，支持在 PyCharm 里直接跑，适合你边看边改。里面的数据集也比较丰富，从电子病历到生活习惯，特征够多，训练模型挺方便。 Python 的Pandas和NumPy在前期做数据清洗的时候还挺给力的，什么缺失值、重复值、异常值都能一把抓。做特征工程，比如筛变量、转数据类型，用sklearn这些库就可以搞定。 模型这块呢，逻辑回归、随机森林、SVM 啥的都能用。想玩深一点的，也可以接个神经网络。跑完之后，评估一下模型的准确率和召回率，用 sklearn 里头的classification_report就够用。

Uzpc.exe 是中文主程序，Uzpc.lng 是中文版文档，组合使用，密码解密速度更快。

全面阐述大规模 Redis 集群的服务治理实践与探索，涵盖架构设计、监控告警、故障处理等实战经验。

MATLAB实现了BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）特征检测算法，该算法提供一种有效且稳健的特征检测方法。