本系统采用JSP技术开发,数据库为MySQL,用到了Strusts2框架+backaction,文档按软件工程生命周期各个阶段详细罗列写出,属于原创,有需求的朋友可以看看,有不对的地方欢迎指正,可作为毕业设计论文参考。
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需求管理是团队的工作,只要这样才能保证统一的步调,使项目成功。
TelelogicDOORS企业需求管理套件(DOORS/ERS)是仅有的面向管理者、开发者与最终用户及整个生命周期的综合需求管理套件。
完整版下载,都压缩在一起了。
2018/2/15 6:26:33 49.96MB Telelogic doors 需求管理
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火龙果软件工程技术中心  本文内容包括:精化阶段度量阶段的度量总结进一步阅读注释参考资料本文来自于RationalEdge:在软件开发项目生命周期的中间阶段应该度量哪些方面,以确保该项目的全面状况良好并按计划进行呢?通过本文弄清风险列表、待完成工作队列,以及其它项目工件是如何被客观地用来度量项目的全面状况的。
 这是由三部分组成文章中的第2部分,它描述的是作为管理软件开发项目的一部分,即评估策略问题。
第1部分介绍了作为评估项目全面状况机制的度量的概念,我还描述了可以协助您在先启阶段评估项目全面状况的特殊度量方法。
在这个系列的第2部分中,我专注于开发工作中的主流部分的度量方法:即详细精化和构建阶段
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狭义上讲,数据管理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。
广义上讲,数据管理是对数据的全生命周期进行管理,包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等,整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据管理范畴。
有的专家干脆把广义的数据管理称为数据资产管理。
数据管理专注于将数据作为企事业单位数据资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高数据质量,实现数据内外部共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产价值。
笔者根据20年
2018/3/21 4:09:41 915KB 数据治理平台工具前世今生
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1.掌握activity组件生命周期函数的用法2.掌握运用intent实现activity之间的跳转3.掌握在manifest文中定义多个activity,并指定LauncherActivity
2018/11/23 10:26:04 10.55MB activi
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强大的模板功能,无论规则简单或复杂,均可模板化管理»规则功能组件»各个模块高度灵活,在零售银行业务有广泛验证»高功能»提供调额等所必要的高效批处理接口,专利算法RETEIII,业内功能评测第一»智能规则管理»提供十余种、业内最全的规则检验方式»规则生命周期管理»完整规则生命周期管理,并可以按需求定制化»用户安全管理模式»支持按产品、区域、职能等的用户权限管理»技术开放性和可扩展性»为业务人员提供B/S操作方式,支持外部数据库或其它接口调用
2017/8/21 19:38:08 2.97MB FICO
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大致可分为数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据使用几个环节,覆盖了数据从产生到使用的整个生命周期。
2015/7/1 21:47:02 39KB 大数据产业
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对于系统工程师团队来说,指定系统用例是一种常见的设计活动。
SysML用例图可以为这种活动提供支持。
用例图可以显示各种类型的元素和关系,以说明系统提供的服务信息,以及需要服务的利益相关者的信息。
用例图会简约地传递一系列用例一系统提供的外部可见服务——以及触发和参与用例的执行者。
用例图是系统的一种黑盒视图,因此也很适合作为系统的情境图。
用例图是一种分析工具,一般会在系统生命周期的早期创建。
系统分析师可能会枚举各种用例,然后在系统概念和操作(ConOps)的开发阶段创建用例图。
在某些方法中,分析师会在系统生命周期的需求引出和指定阶段,以基于文本的功能性需求方式创建用例。
之后,系统架构师会分析系统级别
2017/9/8 3:03:16 162KB SysML精粹-用例图
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apache-maven-3.2.1安装包,解压可用。
Maven是一个项目管理工具,它包含了一个项目对象模型(ProjectObjectModel),一组标准集合,一个项目生命周期(ProjectLifecycle),一个依赖管理系统(DependencyManagementSystem),和用来运转定义在生命周期阶段(phase)中插件(plugin)目标(goal)的逻辑。
当你使用Maven的时候,你用一个明确定义的项目对象模型来描述你的项目,然后Maven可以应用横切的逻辑,这些逻辑来自一组共享的(或者自定义的)插件。
2016/8/24 18:07:04 6.67MB maven
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如何在不泄露用户隐私的前提下,提高大数据的利用率,挖掘大数据的价值,是目前大数据研讨领域的关键问题。
具体而言,实施大数据环境下的隐私保护,需要在大数据产生的整个生命周期中考虑两个方面:如何从大数据中分析挖掘出更多的价值;
如何保证在大数据的分析使用过程中,用户的隐私不被泄露。
本论文将围绕下图所示的大数据隐私保护生命周期模型展开。
2019/10/25 5:36:37 483KB HADOOP 安全 大数据安全
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡