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敏捷软件开发vs传统软件工程
本文将对敏捷软件开发以及传统软件工程这两种软件开发模式进行介绍,并针对它们的不同之处做出比较。 1.传统软件工程 1.1产生 上个世纪六十年代,随着计算机的发展,人们对软件的需求越来越大,人们开始意识到“软件危机”存在的事实: 软件生产不能满足日益增长的需求 软件开发成本和开发进度估计往往不准确 软 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-20 14:48:37    阅读次数:262
敏捷软件工程(agile software development) VS传统软件工程(traditional software development)
敏捷软件工程(agile software development) VS传统软件工程(traditional software development) Agile principle The Agile Manifesto is based on twelve principles(敏捷开发12 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-13 01:38:54    阅读次数:370
用 consul + consul-template + registrator + nginx 打造真正可动态扩展的服务架构
在互联网应用领域,服务的动态性需求十分常见,这就对服务的自动发现和可动态扩展提出了很高的要求。 Docker 的出现,以及微服务架构的兴起,让众多开源项目开始关注在松耦合的架构前提下,如何基于 Docker 实现一套真正可动态扩展的服务架构。 基本需求 基本的需求包括: 服务启动后要能自动被发现(vs 传统需要手动进行注册);负载要能动态在可用的服务实例上进行均衡(vs 传...
分类:其他好文   时间:2015-08-18 11:52:28    阅读次数:4112
大数据时代的机器学习
张长水:大数据时代的机器学习 VS 传统机器学习 从机器学习角度看,“大数据”指的是数据量大,数据本身不够精确,数据混杂,数据自然产生。机器学习对大数据的处理的两个挑战: 数据量大导致计算困难 分布在不同服务器上的数据存在一定联系,这些数据基本上不满足“独立同分布”假设,传统的模型和算法很难适应。 大数据时代给机器学习带来新的机遇: 在某些应用条件下,高维空间中的局部数据变得稠密。这个现象可以为分类器的设计提供更丰富的信息。甚至使分类器在性能上接近理论极限性能。 大数据使样本空间原本“空旷”的区域出现样本,...
分类:其他好文   时间:2014-07-24 23:37:33    阅读次数:370
趣味解说:移动互联网 VS 传统互联网
趣味解说:移动互联网 VS 传统互联网...
分类:移动开发   时间:2014-06-22 11:33:35    阅读次数:227
详细总结 Hive VS 传统关系型数据库
本文思路,看图说话,一张图,清晰总结二者区别 下面对图中的各条做详细总结 1、查询语言 不做赘述 2、数据存储位置 不做赘述 3、数据格式 Hive:Hive 中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格、”\t”、”\x001″)、行分隔符(”\n”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式...
分类:数据库   时间:2014-06-16 19:54:26    阅读次数:376
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