如果你作为项目经理负责开发“12306网络购票系统(http://www.12306.cn)”,给出项目组选择的生存期模型(如瀑布模型、原型模型等),阐述选择该模型的理由;并通过WBS工作结构分解,将系统分解为一系列工作包(子任务)。

时间: 2024-03-27 19:42:08 浏览: 15
作为项目经理负责开发“12306网络购票系统”,我建议选择增量模型。 增量模型是在软件生命周期内将软件系统分解成若干个增量,每个增量都包含一个完整的系统功能子集。每个增量的开发都是按照瀑布模型的流程进行的,包括需求分析、设计、编码、测试等环节。但是每个增量的开发可以相对独立,每个增量都可以进行部署和测试,从而在软件开发的过程中逐步完善和扩展系统功能。 选择增量模型的理由如下: 1. 12306网络购票系统是一个大型复杂的系统,需要较长的开发周期和较多的人力物力投入。采用增量模型可以将整个系统分解成若干个较小的增量,每个增量都可以进行独立的开发和测试,从而降低了开发风险和成本。 2. 12306网络购票系统的需求比较复杂,需要经过多次迭代才能够得到完整的需求。采用增量模型可以逐步完善和扩展系统功能,每个增量都可以根据用户的反馈进行调整和改进,从而提高了系统的质量和用户满意度。 通过WBS工作结构分解,“12306网络购票系统”的工作包可以分解为以下几个子任务: 1. 需求分析子任务:分析用户需求,确定系统功能和性能要求,编写需求说明书。 2. 设计子任务:根据需求说明书进行系统设计,包括系统架构设计、模块设计、数据库设计等。 3. 编码子任务:根据设计文档进行编码实现,编写程序代码和相关文档。 4. 测试子任务:对编码完成的软件进行功能测试、性能测试、兼容性测试等。 5. 部署子任务:将测试通过的软件部署到生产环境中,进行用户验收测试。 6. 维护子任务:对已经部署的软件进行维护和升级,解决用户反馈的问题,提高系统的稳定性和性能。
相关问题

为“12306网络购票系统(http://www.12306.cn)”项目设计质量计划,撰写质量计划书

好的,下面是一份基于ISO 9001的12306网络购票系统的质量计划书,仅供参考: 一、引言 本质量计划书描述了为确保“12306网络购票系统”能够按照用户需求和规范要求进行开发和维护所需的质量保证和控制措施。本质量计划书适用于“12306网络购票系统”项目的整个开发和维护阶段。 二、质量目标和标准 1. 质量目标 - 功能性:确保系统能够实现用户购票、查询路线和订单管理等功能,并保证功能的正确性和完整性。 - 可靠性:确保系统具有较高的可靠性和稳定性,避免因系统故障导致的数据丢失和业务中断。 - 性能:确保系统能够满足高并发、低延迟等性能要求,保证用户能够流畅地使用系统。 - 安全性:确保系统能够保护用户的个人信息和交易数据,避免信息泄露和恶意攻击。 - 可维护性:确保系统具有较高的可维护性和可扩展性,便于后续维护和升级。 2. 质量标准 - ISO 9001:质量管理体系标准,用于确保组织能够提供符合要求的产品和服务。 - ISO/IEC 12207:软件生命周期过程标准,用于指导软件开发、维护和管理的实践。 三、质量保证 1. 代码检查:要求开发人员遵循一定的编码规范和标准,提高代码的可读性和可维护性。 2. 单元测试:要求开发人员编写单元测试用例,保证代码的正确性和稳定性。 3. 集成测试:要求在代码集成后进行测试,保证系统各个模块之间的协调性和兼容性。 4. 用户验收测试:要求用户参与测试,发现和修复系统中存在的问题。 四、质量控制 1. 项目管理:要求项目经理对项目进展情况进行监控和协调,保证项目按时、按质量完成。 2. 变更管理:要求对系统变更进行跟踪和管理,保证变更的合理性和影响的可控性。 3. 缺陷管理:要求对系统中出现的缺陷进行跟踪和管理,及时发现和修复缺陷。 五、质量评估 1. 用户满意度调查:要求定期对用户进行满意度调查,反馈用户对系统的体验和改进建议。 2. 软件性能测试:要求对系统进行性能测试,评估系统的响应时间、并发能力等指标。 3. 安全性评估:要求对系统进行安全性评估,评估系统的安全性能和漏洞。 六、质量计划的实施和监控 1. 质量计划的实施:要求所有项目参与者严格按照本质量计划书的要求进行开发和维护,确保质量目标和标准得到满足。 2. 质量计划的监控:要求定期对项目质量进行评估和监控,及时发现和解决项目中存在的质量问题。 七、参考文献 1. ISO 9001:质量管理体系标准。 2. ISO/IEC 12207:软件生命周期过程标准。 以上是一份基于ISO 9001的12306网络购票系统的质量计划书,仅供参考。具体情况还需要根据实际情况进行调整和修改。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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