《软件工程——理论与实践》是一本深入探讨软件开发过程及其相关原理的中文教材，旨在为读者提供全面、系统的软件工程知识。这本书涵盖了软件工程的各个核心领域，包括需求分析、设计、编码、测试以及项目管理等，是学习和理解软件开发流程的重要资源。 在需求分析阶段，本书会讲解如何有效地收集和分析用户需求，建立完整的需求规格说明书，以及如何使用用例图、数据流图等工具来可视化和表达需求。这个阶段强调的是与客户的沟通和合作，以确保软件产品的功能符合预期。 设计阶段则会介绍软件架构设计的基本原则和模式，如模块化、分层结构和面向对象设计。书中可能还会涉及统一建模语言（UML）的应用，如类图、序列图和状态图，用于描绘软件的静态和动态行为。 编码环节，会涵盖良好的编程实践，如代码规范、错误处理、版本控制以及单元测试。此外，可能会探讨一些流行的编程语言特性和设计模式，帮助开发者写出高效、可读性强的代码。 测试部分，将讨论软件质量保证的重要性，包括白盒测试、黑盒测试和集成测试等不同测试策略。书中会介绍测试计划的制定、测试用例的设计以及缺陷管理的方法。 项目管理方面，会涉及敏捷开发方法，如Scrum和Kanban，以及传统的瀑布模型。此外，还会讲解如何进行进度跟踪、风险管理以及团队协作，以确保项目的顺利进行。 文档编写也是软件工程中的重要一环，书中可能会指导读者如何编写详细的设计文档、用户手册和维护文档，以确保软件的可维护性和可理解性。 《软件工程——理论与实践》中文版的阅读，对于软件开发人员、项目经理、系统分析师以及对软件开发感兴趣的读者来说，都是一份宝贵的参考资料。它不仅提供了理论知识，还结合了大量的实例和案例研究，帮助读者将理论知识应用到实际工作中，提升软件开发的专业水平。通过深入学习，读者能够掌握一套完整的软件开发方法论，从而提高工作效率，降低项目风险，提升软件质量。

大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型 或大型语言模型 ，是一种 由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文 本进行训练。自 2018 年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布 了包括 BERT[1]，GPT[6] 等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2019 年 大模型呈现爆发式的增长，特别是 2022 年 11 月 ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer） 发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、 分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识 掌握和对语言的理解。

Mstar安卓代码指导理论与实践，指导性强，可以依据文档查读代码的方便性

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本文来自于博客，本文主要介绍了OnlineLearning的基本原理和两种常用的OnlineLearning算法。OnlineLearning是工业界比较常用的机器学习算法，在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍OnlineLearning的基本原理和两种常用的OnlineLearning算法：FTRL（FollowTheRegularizedLeader）[1]和BPR（BayesianProbitRegression）[2]，以及OnlineLearning在美团移动端推荐重排序的应用。准确地说，OnlineLearning并不是一种模型，而是一种模型的训练方法，OnlineLearn

软件工程--理论与实践 软件工程--理论与实践

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