本文主要探讨了人类对敏捷开发与软件工程的三种认知与行为，包括A类型的人具有高学习意愿和高度悟性，能够深度思考和运用敏捷开发、软件工程解决实际问题；B类型的人则习惯在既有框架和模式中用熟悉的方法做熟悉的事情，难以理解敏捷开发和软件工程的价值；C类型的人则完全不认同、不相信敏捷开发和软件工程，只关注代码本身。作者认为，在敏捷开发、软件工程的职场生涯中，除了学习新技能和知识，还需要了解人类的认知，才能更好地结合产品和人，实现更有价值、更高效的产品开发。
如果你不知道什么是算法竞赛，请查看维基百科文章。基本上，算法竞赛是一个编程比赛，参与者通过编写高效的算法来解决一些明确的问题（不像Hackathon）。
初次接触Scrum和XP（更加准确的说是“看到”），心里不免有些疑问，软件开发为什么会有如此多的方式，难道软件开发、软件工程不就是写写代码的事儿吗？直到后来，才明白，一个庞大的软件工程，不会只是一个人的事儿，倘若我们现在（学生时代）还是只有着一种写代码是自己的事儿的态度来看待软件工程这样的“工程”，是低端的，是不全面的。
在数据最火的时候，数据科学家被称为21世纪最性感的工作，一时进入了全民数据科学的时代。数据科学的价值虽然有目共睹，但不是每个公司都有条件来实现数据驱动的商业愿景，每个公司的数据基础设施水平层次不齐，有些远达不到数据科学家可以大展拳脚的水平。
根据官方介绍，该课程从主要从软件工程的角度出发，讨论了如何采用由数据科学家开发的想法和模型，比如脚本和Jupyter笔记本，将这些想法和模型部署为可伸缩且可维护的系统的一部分，比如移动应用程序、Web应用程序、IoT设备。
有些人认为人工智能和机器学习的本质不过是大肆运用if语句，或者说编程知识罢了，建议说这话的人最好能拿出详细证据证明。本文将对比两个概念，并解释从事这两个领域的专业人员的区别：他们的身份是什么？软件工程师、软件开发人员、机器学习专家、数据科学家、程序员或码农……有些人甚至更夸张，称他们为忍者、大师或摇滚明星！他们实际上都是一类人吗？即便真的如此，机器学习和传统编程之间又是否存在界限呢？
以上的问题只是一小部分，问题的答案没有标准，问题的提出，是为了让我们能够从本源出发，认识自己。
机器学习只是一个描述数学+算法的新词吗？有时这样的简化看起来很有趣，但显然机器学习更复杂。
最好的软件工程师比其他人要好 10 倍。他们升职的速度比任何人都快。每个人都想聘请 10 倍工程师，每个人都想成为 10 倍工程师。
在我年轻的时候，我的一个好朋友的叔叔被一辆派对巴士撞死了。在他的葬礼上，人们在悲伤之余不禁在想：他怎么不在看见那辆巴士或听见声音的时候躲开呢？同样，当我听说程序员因为低代码软件而丢掉工作的时候，我的脑子里也蹦出了类似的疑问。显然，他们也应该躲开低代码软件这辆派对巴士啊！
近几年，关于 Go 与 Java 还有 c 的对比和讨论愈演愈烈，但不可否认的是，在十年多的时间里，Go 语言发展势头强劲，凭借其简洁、高效的特性，在竞争激烈的编程语言市场中占据了一席之地。
但凡有过商业项目开发经验的程序员都在开发时间估算方面遇到过各种状况，其中最常见的是——实际的开发时间总比估算的多很多。 很多人说不清楚为什么会这样，本文就来带你探究一下影响开发时间估算的因素有哪些！ 作为个体软件工程师而言，你通常没有足够的背景、教育经历或经验来确定时间进度，所以你应该与项目经理进行沟通，向他们解释时间进度表中需要考虑的事项（不仅仅是编写代码所需的时间），然后构建一个估计时间的方法。 如何估计开发时间取决于你所参与的项目的规模，比如是一个小型项目、中型项目还是一个大型项目，或者仅仅是一个项目
最近有一个项目做了一半不做了，准确地说是由于某些原因，项目需要别的团队来接手了，于是我想随便聊聊这个话题。我猜想，“项目做一半撒手”，这应该是一个很常见的现象，因为这样的事情无论大厂小厂，在软件的世界里不断上演。具体来说，有这样几种典型的情况：
---- 研发效能有没有明确定义？它的目标和内涵是什么？有没有系统性的指导框架？有哪些非常关键的方法和实践？如何在企业中有效落地实施？典型的标杆企业是怎样转型和突破的？在国内，目前研发效能的发展还处于快速探索期，面对行业中的种种疑问，我们亟需一本在软件研发效能领域全面的、进阶的、权威的、高质量的书籍对此做出系统性、全面性的解答。 在此背景下由 QECon 组委会联合信通院发起、资深行业专家张乐和茹炳晟牵头编著的新书《软件研发效能权威指南》（以下简称《研效指南》）重磅发布，《研效指南》聚焦研发效能提升的底
本文内容来自资深架构顾问张靖笙老师的分享！ 张靖笙老师介绍： （向下滑动查看） 粤港澳国家应用数学中心战略拓展委员会委员 数治应用技术（佛山）研究院 院长 中国智能制造百人会专家委员 中国通信工业智能制造专家委员会委员 南海区大数据产业协会专家委员会委员 中山大学计算机工学硕士研究生毕业，曾任职于国际商业机器(IBM)中国公司、马恒达.萨蒂扬软件技术(上海)有限公司等大型全球IT公司和中国农业银行等本土企业，通过二十五年的企业信息化工作经验积累，多年从事企业数字化转型、金融科技和数字银行、数字政府、创客教育
但凡有过商业项目开发经验的程序员都在开发时间估算方面遇到过各种状况，其中最常见的是——实际的开发时间总比估算的多很多。
前一篇文章简述了什么是软件。那么什么是软件架构呢？按照惯例，我们来看看是什么问题，是谁的问题。 要解决谁的问题？ 如前所述，软件实际上就是把现实生活模拟到计算机中，并且软件是需要在计算机的硬件中运行起来的。要做到这一点需要解决两个问题： 一、业务问题 具体的现实生活状态下，没有软件的时候，所解决的问题的主体是谁，解决的是什么问题，是如何解决，如何运作的？ 二、计算机问题 如何把现实生活用软件来模拟？ 模拟出来的软件，需要哪些硬件设施才能够满足要求？ 并且当访问量越来越大的时候，软件能否支持硬件
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 但凡有过商业项目开发经验的程序员都在开发时间估算方面遇到过各种状况，其中最常见的是——实际的开发时间总比估算的多很多。 很多人说不清楚为什么会这样，本文就来带你探究一下影响开发时间估算的因素有哪些！ 作为个体软件工程师而言，你通常没有足够的背景、教育经历或经验来确定时间进度，所以你应该与项目经理进行沟通，向他们解释时间进度表中需要考虑的事项（不仅仅是编写代码所需的时间），然后构建一个估计时间的方法。 如何估计开发时间取决于你所参与的项目的规模，比如是一个
本文主要探讨软件项目开发中的工程，涉及软件分层，业务分离等概念。软件工程通常是说以工程的原理，原则和方法指导软件开发，以解决软件危机。
2021年7月14日，由中国电子技术标准化研究院（简称：“电子标准院”）归口的《系统与软件工程，开发运维一体化，能力成熟度模型》国家标准研讨会在杭州网易大厦正式启动，为期3天。 此次会议共有包括电子标准院、南京大学、华为、网易、工商银行、中国商飞北研中心、腾讯、神州信息、军事科学院、震兑等15家单位的近40位专家代表参与。 《系统与软件工程，开发运维一体化，能力成熟度模型》国家标准的制定将在充分吸收软件工程、项目管理、产品管理、组织治理、质量管理、卓越绩效管理、精益软件开发等领域的优秀
架构漫谈是由资深架构师王概凯 Kevin 执笔的系列专栏，专栏将会以 Kevin 的架构经验为基础，逐步讨论什么是架构、怎样做好架构、软件架构如何落地、如何写好程序等问题。
本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
今天恰逢是高考的时间，昨天有个同学问我：老师，高考后我想选软件开发相关专业，你觉得选哪个方向好？高考志愿怎么填报？那么今天黄啊码就先来跟大家科普一下软件工程专业及其就业前景。
相信今天很多的软件工程师使用的都是 Linux 或者 macOS 系统，与 Windows 不同，我们很难看到磁盘碎片整理这一概念，从个人的经验来看，作者在过去七八年没有在 macOS 中整理过磁盘的碎片，你在今天的磁盘工具中也找不到相关的操作，只能通过 diskutil 命令设置某一块磁盘是否开启或者关闭碎片整理。
大家好，今天我来和大家一起来了解前端工程化的知识，如有疑问和错误，欢迎指正，一起交流探讨哈！
好巧！刚好前几天有同学私信也问过我这个问题：面临专业分流，计算机大类到底该选择哪个学科呢？
数据科学是什么？数据分析？机器学习？还是数据工程？答案可能有很多，但也许只有直接与某个公司的数据科学家交流，才能了解该公司是如何看待数据科学的。由Netflix举办的第三届聚焦数据科学的WiBD研讨会，为我们所有人了解Netflix的数据科学故事提供了绝佳机会，一起来看看吧！
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软件开发生命周期，亦叫做软件生命周期或者系统开发生命周期，是直到生命周期结束的软件生成生命周期。有问题定义，可行性分析，总体描述，系统设计，编码，调试和测试，验收。运行，维护和升级到过时，这种分时的思维方法是软件工程中的思想原则，即逐步，逐步，每个阶段都必须进行定义，工作，审查，文档记录以进行交换或检查以进行改进质量。但是随着新的面向对象设计方法和技术的成熟，软件生命周期设计方法的指导意义正在逐渐降低。
学位是否意味着更高的薪水？我的薪资与全球其他国家或地区的同行相比如何？哪些福利更受欢迎？在当前的就业市场，我的技能价值几何？下一个即将到来的技术中心在哪里……
大家的微信更新到 8.0 了没？一开始只有 iOS 版可以更新，随后安卓的内测版本也放了出来，需要的话可以在公众号后台回复「微信」拉取内测地址，顺带说一声，新版微信的上线突破了 5000 人，超过 5000 人也可以看朋友圈了，所以大号的微信重新开放一波，需要的可以趁机加一下。
通过前面几讲的分享，相信大家已经能清楚地看到一名普通软件工程师的发展路线：不断学习技能，提高研发效能，实现业务功能。
刚看软件工程的时候，看软件工程的视频总是很迷糊，摸不着头脑。当软件工程的视频快看完时，对于软件工程的学习方法，才恍然大悟，软件工程挺好学习的，只是方法不是很到位。
你是否对机器学习充满兴趣呢？其实到目前为止，每天有越来越多的工程师开始将好奇的目光转向机器学习领域。实际上，你会发现现在没有哪一个领域比机器学习能引起更多的曝光率和关注度。机器学习已经以一种高调姿态闯入广大民众的意识当中，无论是采用机器学习等相关技术的Google AlphaGo以5局4胜的战绩打败人类世界的围棋冠军，还是采用了机器学习技术的Twitter能够鉴定是否你在酩酊大醉的时候发布了推文，无论你通过怎样的方式发现并知道机器学习技术的存在，有一件事不言而喻：机器学习的时代已经到来。 尽管机器学习技术
你是否对机器学习充满兴趣呢?其实到目前为止，每天有越来越多的工程师开始将好奇的目光转向机器学习领域。实际上，你会发现现在没有哪一个领域比机器学习能引起更多的曝光率和关注度。机器学习已经以一种高调姿态闯
软件工程师获得头衔的方式似乎很武断。从你开始在这个领域开始的那一刻起，你就渴望得到光荣的高级软件工程师头衔。大多数工程师，都将其视为成功的顶峰，除了那些想要走管理路线或自己创业的工程师。
大数据文摘作品 编译：大茜、笪洁琼、云舟 你是否对于Spotify之类的软件产生过这样的疑问：“Spotify，你放音乐的时候在想什么？”实际上这类软件可能会像你一样思考。 一项麻省理工学院的新研究表明，科学家们构建了一个机器学习系统，可以像人类一样处理声音，能够辨别歌词或按流派对音乐进行分类。 它是第一个模仿大脑来解读声音的人造系统，在准确性上能够与人类相媲美。这项研究发表在Neuron杂志上，为研究人脑提供了吸引人的新方法。 大数据文摘微信公众号后台回复“音乐”即可获得研究论文哟~ 机器学习系统无处不
我们生活在一个由软件驱动的变革时代。软件以及所有软件工程的过程、实践、技术和支持它的科学领域，使我们的医疗、国防、商业、通信、教育和能源系统成为可能。它也是几乎所有研究领域的关键赋能组件，如智能基础设施（纳米技术）、人类增强（生物技术）和自主交通。然而，对软件的依赖使我们容易受到其自身弱点的影响。软件的弱点直接反映了软件工程的现状和实践中的不足之处，它们可以毫无预警地影响数百万人。2021年，软件问题导致了美国历史上最大规模的输油管道关闭，并导致了数百家企业的瘫痪。软件质量问题还导致了飞机和汽车坠毁中的生命损失，以及航空飞行的昂贵故障。
《计算机程序的结构和解释》（在业界也称为SICP）是一本经典的书，它教编程的基础知识。
技术的发展，总是解决了现有的问题，进而引入新的问题，继而继续解决，如此周而复始，Docker 公司在2013年成立，将容器的概念迅速扩散。正如当年集装箱点燃了全球的货运革命一样，当时的船运公司使用这种大型的金属集装箱替代了过去纷杂的货运装置，以适应在卡车、船舶、铁路三者之间匹配。装什么无所谓，重要的是装载本身有了标准。和现实世界的集装箱运输一样，Linux 容器创建了对于应用最为基本的封装，使之可以运行在任何的基础设施平台上。一时之间，容器风靡世界。到今天为止，几乎所有的企业都有意愿将他们的应用跑在容器之上，即使是他们自己的内部的服务器，也同样在考虑。尽管容器仅仅是管理现代的应用程序的一种更好的方式，因为它们通常被分割成无数的组件（微服务），但仍然需要能够在服务器之间进行容易的移植和访问。
2018年高考已落下帷幕，选择什么大学、报考什么专业又将成为考生和家长要面对的难题。对于之后想成为软件工程师的考生而言，计算机科学和软件工程专业哪个更适合自己呢？前谷歌的软件开发人员YK在本文中给出了自己的见解。
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。 这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。 毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力
Hello，编程的小伙伴们！ 这里是猫头虎博主，带着探索和学习的热情，我们今天将一起深入探讨一个广大程序员群体都会遇到的话题——代码注释。在这个信息爆炸的时代，优秀的代码实践如何能够在SEO算法、搜索引擎优化中脱颖而出？注释，这个隐藏在代码背后的小秘密，它不仅是我们代码的导航员，更是我们思考逻辑的印记。🚀🔍
今天开始学习《软件工程》一书，随缘写些笔记摘抄在这里。有些内容我会根据自己的理解进行改写、转述并加入自己的看法
成功的软件工程师除了技术能力之外，还需要具备一系列非技术能力来在职场中脱颖而出。以下是一些成功软件工程师必备的非技术能力：
新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。
随着我们不断探索不断发展的技术领域，人工智能（AI）对各个行业产生的深远影响是不容否认的。AI 已彻底改变了运营，实现了任务自动化并提高了效率。然而，尽管有这些进步，AI 仍无法取代软件工程师。
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