CMM是指“能力成熟度模型”，其英文全称为Capability Maturity Model for Software，英文缩写为SW-CMM，简称CMM。它是对于软件组织在定义、实施、度量、控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述。CMM的核心是把软件开发视为一个过程，并根据这一原则对软件开发和维护进行过程监控和研究，以使其更加科学化、标准化、使企业能够更好地实现商业目标。 CMM是是一种用于评价软件承包能力并帮助其改善软件质量的方法，侧重于软件开发过程的管理及工程能力的提高与评估。CMM分为五个等级：一级为初始级，二级为可重复级，三级为已定义级，四级为已管理级，五级为优化级。 CMM是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所1987年研制成功的，是目前国际上最流行最实用的软件生产过程标准和软件企业成熟度等级认证标准。目前，我国已有软件企业通过了CMM标准认证 。 SW-CMM(Capability Maturity Model For Software 软件生产能力成熟度模型,以下简称"CMM"),是87年由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所（CMU SEI）研究出的一种一种用于评价软件承包商能力并帮助改善软件质量的方法，其目的是帮助软件企业对软件工程过程进行管理和改进，增强开发与改进能力，从而能按时地、不超预算地开发出高质量的软件。 其所依据的想法是：只要集中精力持续努力去建立有效的软件工程过程的基础结构，不断进行管理的实践和过程的改进，就可以克服软件生产中的困难。CMM它是目前国际上最流行、最实用的一种软件生产过程标准，已经得到了众多国家以及国际软件产业界的认可，成为当今企业从事规模软件生产不可缺少的一项内容。 CMM目前通用流行的版本是1．1（Version1．1）。《按照软件工程研究所（SEI）的原来计划，CMM的改进版版本2．0（V2．0）是要在1997年的11月完成的。但是，美国国防部办公室要求软件工程研究所（SEI）延迟发放公布CMM版本2．0，直至他们完成另一个更为紧迫的项目-CMMI。 CMMI(Capability Maturity Model Integration能力成熟度模型集成)，是美国国防部的一个设想。他们希望把所有现存的与将被发展出来的各种能力成熟度模型，集成到一个框架中去。这个框架用于解决两个问题：第一，软件获取办法的改革；第二，从集成产品与过程发展的角度出发,建立一种包含健全的系统开发原则的过程改进。 CMM为软件企业的过程能力提供了一个阶梯式的改进框架，它基于过去所有软件工程过程改进的成果，吸取了以往软件工程的经验教训，提供了一个基于过程改进的框架；它指明了一个软件组织在软件开发方面需要管理哪些主要工作、这些工作之间的关系、以及以怎样的先后次序，一步一步的做好这些工作而使软件组织走向成熟。 一、CMM的诞生 信息时代，软件质量的重要性越来越为人们所认识。软件是产品、是装备、是工具，其质量使得顾客满意，是产品市场开拓、事业得以发展的关键。而软件工程领域在1992年至1997年取得了前所未有的进展,其成果超过软件工程领域过去15年来的成就总和。 软件管理工程引起广泛注意源于20世纪70年代中期。当时美国国防部曾立题专门研究软件项目做不好的原因，发现70%的项目是因为管理不善而引起，而并不是因为技术实力不够，进而得出一个结论，即管理是影响软件研发项目全局的因素，而技术只影响局部。到了20世纪90年代中期，软件管理工程不善的问题仍然存在，大约只有10%的项目能够在预定的费用和进度下交付。软件项目失败的主要原因有：需求定义不明确；缺乏一个好的软件开发过程；没有一个统一领导的产品研发小组；子合同管理不严格；没有经常注意改善软件过程；对软件构架很不重视；软件界面定义不善且缺乏合适的控制；软件升级暴露了硬件的缺点；关心创新而不关心费用和风险；军用标准太少且不够完善等等。在关系到软件项目成功与否的众多因素中，软件度量、工作量估计、项目规划、进展控制、需求变化和风险管理等都是与工程管理直接相关的因素。由此可见，软件管理工程的意义至关重要。 推荐微信公众号：【矿洞程序员】文章由高端社区fameLink创始人陶德及其他社区大佬原创。 软件管理工程和其它工程管理相比有其特殊性。首先，软件是知识产品，进度和质量都难以度量，生产效率也难以保证。其次，软件系统复杂程度也是超乎想象的。因为软件复杂和难以度量，软件管理工程的发展还很不成熟。 软件管理工程的发展，在经历了从70年代开始以结构化分析与设计、结构化评审、结构化程序设计以及结构化测试为特征的结构化生产时代，到90年代中期，以CMM模型的成熟模型和日益为市场接受为标志，已经进入以过程成熟模型CMM、个体软件过程PSP和群组软件过程TSP为标志的以过程为中心的时代，而软件发展第三个时代，及软件
考试方式 公共基础知识不单独考试，与其他二级科目组合在一起，作为二级科目考核内容的一部分。 上机考试，10道单项选择题，占10分。 基本要求 掌握计算机系统的基本概念，理解计算机硬件系统和计算机操作系统。 掌握算法的基本概念。 掌握基本数据结构及其操作。 掌握基本排序和查找算法。 掌握逐步求精的结构化程序设计方法。 掌握软件工程的基本方法，具有初步应用相关技术进行软件开发的能力。 掌握数据库的基本知识，了解关系数据库的设计。 考试内容 一、基本数据结构与算法 算法的基本概念；算法复杂度的概念
早在 1987 年，从 Zachman 先生提出企业架构的开端——“Zachman 框架”开始，B 端软件开发就开始关注企业的全景信息，而非仅仅是琐碎的需求，这也意味着，只有开发人员更好地了解了企业整体，才有可能让 B 端软件成为提升企业整体管理能力、创新能力的武器。
在备考计算机二级C语言的过程中，有些同学说我C语言学得不错了，但是选择题里面还有些没见过，不知道考得是啥。这就是你准备不充分了：在所有二级科目选择题部分都有10分的公共基础知识。分值不多，内容却不少，好好复习吧，范围太广。今天来给大家作个要点总结：（2020新增的计算机系统也要了解下）
经过去年的起起落落，圈内至少对中台达成了一个共识——它仍是一种企业级的软件工程方法，涵盖了一整套解决方案，既包括方法论层面，也包括具体的技术实现方式，当然，前者相对而言不够明晰。对中台方法的探索也在变得更加“宽容”，很多人也认可只要达到了企业级功能复用、一体化这样的核心目标，自家的系统也都可以当做中台的成功实践。当关于中台的讨论越来越深入，实现方式越来越开放，中台也愈加转回到了大家更熟悉的概念：企业架构。
上一篇文章总结了关于软件工程的一些基本知识，包括如何理解软件工程、为什么要学习软件工程以及学习软件工程的一些思路和方法。这篇文章，是对软件工程基础理论知识的部分总结和归纳，我会尝试用自己理解的语言来描述。
因为计算机系统为2020年新增内容，没有往年的真题。网上基本上也没有什么资料。这里推荐大家购买最权威的教育部考试中心出的教材。
在软件研发这个领域，程序员的终极目标都是想成为一名合格的架构师。然而梦想很美好，但现实却很曲折。
随着《企业级业务架构设计：方法论与实践》一书的传播，笔者有了更多的机会与来自不同行业的读者共同讨论业务架构这个话题，业务架构与“中台”的关系也时常会被读者问起，笔者就以这篇短文，将与大家交流的情况做个分享。
随着OpenAI推出的全新对话式通用人工智能工具——ChatGPT火爆出圈，人工智能再次受到工业界、学术界的广泛关注，并被认为向通用人工智能迈出了坚实的一步。
目前我校的校园二手交易市场多是利用超级课程表上的“跳蚤市场”以及本校的贴吧进行，两者都形成了一定的规模。但是贴吧上的交易不够规范，而超级课程表改版之后对“跳蚤市场”这一模块也不够重视，对其入口进行了更改，进入不方便了，导致流量减少，目前在上面发布交易信息的人寥寥无几。因此我们建立二手交易市场的目的是：
软件的开发以人工开发为主，不仅成本高、风险高，还受到社会因素的影响，在生产过程中，软件开发与硬件流水线式开发不同。
在计算机的黎明时期，软件并没有作为一个独立的学科存在。当时，软件开发更多地被视为一种艺术，而不是一种科学。开发者们通过自身的直觉和经验，写出了许多成功的软件。然而，随着计算机硬件的迅速发展，软件的复杂性和规模开始日益增大，传统的开发方法开始显得力不从心。
软件架构风格的根源可以追溯到建筑领域的“建筑风格”。就像建筑风格指导着建筑的设计和构造，软件架构风格也为软件系统的设计和开发提供了指导原则和模式。这些风格不仅影响了软件的结构和行为，而且还影响了系统的非功能属性，如性能、可靠性和可维护性。
双向链表有两个指针：左指针（Llink）指向前件结点，右指针（Rlink）指向后件结点。
企业级业务架构（EBA）方法源自Zachman框架和TOGAF理论。企业架构总是给人一种庞大而笨重的印象，实践往往也需要一定的时间周期，相信很多人都会怀疑这种连它自己都快不起来的实施模式会对提升B端软件开发效能有什么帮助，本文笔者就试着讨论下这个问题，同时，也跟各位读者分析分析软件工程发展至今仍有很大不足的一处“盲区”。
垂直搜索引擎的三个特点： 1、垂直搜索引擎抓取的数据来源于垂直搜索引擎关注的行业站点： 比如：找工作的搜索引擎 www.deepdo.com 的数据来源于：www.51job.com , www.zhaoping.com , www.chinahr.com 等等； 股票搜索引擎 www.macd.cn 的数据来源于： www.jrj.com.cn , www.gutx.com 等股票站点； 2、垂直搜索引擎抓取的数据倾向于结构化数据和元数据： 比如：我们找工作关注的： 职位信息： 软件工程师； 公司名称，行业名称：软件公司，外包行业等； 地点：北京，海淀； 3、垂直搜索引擎的搜索行为是基于结构化数据和元数据的结构化搜索： 比如： 找：海淀 软件工程师 的工作等。 垂直搜索引擎站点的8条准则： 1、选择一个好的垂直搜索方向。俗话说男怕选错行，这一点对于搜索引擎来说也是一样的，除了选择的这个行业有垂直搜索的大量需求外，这个行业的数据属性最好不要和 Yahoo,Google等通用搜索的的抓取方向重叠。 目前热门的垂直搜索行业有：购物，旅游，汽车，工作，房产，交友等行业。搜索引擎对动态url数据不敏感也是众所周知的，这些可以作为垂直搜索引擎的切入点； 2、评价所选垂直搜索行业的网站、垂直搜索内容、行业构成等情况： 我们都知道垂直搜索引擎并不提供内容来源，它的数据依赖爬虫搜集，并做了深度加工而来的。因此考虑垂直搜索引擎的所处的大环境和定位至关重要。 3、深入分析垂直搜索引擎的索引数据特点： 垂直搜索引擎的索引数据过于结构化，那么进入的门槛比较低，行业竞争会形成一窝蜂的局面；如果搜索数据特点是非结构化的，抓取，分析这样的数据很困难，进入壁 垒太高，很可能出师未杰身先死。 4、垂直搜索引擎的索引数据倾向于结构化数据和元数据，这个特点是区别于yahoo,google等通用搜索引擎的，这是垂直搜索引擎的立足点。而垂直搜索引擎是根植于某一个行业 ，因此行业知识，行业专家这些也是通用搜索引擎不具备的。也就是说进入垂直搜索是有门槛的。 5、垂直搜索引擎的搜索结果要覆盖整个行业，搜索相关性要高于通用搜索引擎，贴近用户搜索意图，搜索结果要及时。 6、垂直搜索引擎的web 2.0 需求： 垂直搜索引擎的搜索数据由于带有结构化的天性，相对于通用搜索引擎的全文索引而言，更显的少而精。因此，设计的时候要提供收集用户数据的接口，同时提供tag,积 分等机制，使搜索结果更加“垂直”。 7、垂直搜索引擎的目标是帮助用户解决问题，而不只是向通用搜索引擎一样发现信息： 这一点是垂直搜索引擎的终极目标。 在做垂直搜索引擎的时候你需要考虑：什么问题是这个行业内的特殊性问题，什么问题是一般性问题。keso多次提到google的目标是 让用户尽快离开google，而垂直搜索引擎应该粘住用户。一般来说，使用垂直搜索引擎的用户都是和用户的利益需求密切相关的。所谓利益需求是我自己独创 的，大意是和用户工作密切相关，生活中必不可少的需求，而求有持续性。比如：学生找论文，业主找装修信息等等这样的需求。因此粘住用户，让用户有反馈的途 径是一个关键部分。 8、垂直搜索引擎的社区化特征： 这一条和第9条是相关的。 俗话说物以类聚，人以群分，垂直搜索引擎定位于一个行业，服务于一群特定需求的人群，这个特点决定了垂直搜索的社区化行为。人们利用垂直搜索引擎解决问题，分享回馈。现在做网站都讲求社区化，所以垂直搜索引擎本质上还是：对垂直门户信息提供方式的一次简化性的整合。 相关连接：什么是垂直搜索引擎
上世纪五六十年代，高级语言还没普及，很多人用汇编写程序，汇编代码运行效率高，但是有个致命的缺点：不容易看懂，维护困难。 程序设计是少数聪明人干的事情，他们智力超群， 写代码也不讲什么规则，可以随意使用灵活而又强大的Goto，写出只有自己能懂的代码。 但是到了六十年代中后期，事情就慢慢不对了，计算机的计算能力提升速度远远超过程序员，软件规模和数量随之急剧上升， 出现了一堆问题：项目预算超支，项目难以管理，代码质量很低，软件不符合需求，这该怎么办？ 01 北约会议 1968年，“北约软件工程大会”在风景如画的德
“软件工程”课程是软件工程专业的核心课程，是用工程化方法指导软件开发、维护与管理的一门综合性课程，内容涉及软件分析、设计、实现、维护及项目管理相关的理论、技术、方法和CASE工具。
因为软件工程提出是为了解决软件危机所带来的各种弊端。具体的讲，软件工程的目标主要包括以下几点。
一、结构化布线系统 1.结构化综合布线系统需要满足的要求： 标准化、实用性、先进性、开放性、结构化、层次化。 2.结构化布线系统有6个子系统 工作区子系统、水平布线子系统、 干线子系统、设备
根据UiPath数据显示，2018年12113个岗位争夺AI人才，数据科学家需求量排名第二。
一、什么是软件危机？它有哪些典型表现？为什么会出现软件危机？ 答:软件危机是指在计算机软件开发、使用与维护过程中遇到的一系列严重问题和难题。它包括两方面：如何开发软件，已满足对软件日益增长的需求；如何维护数量不断增长的已有软件。 软件危机的典型表现： (1) 对软件开发成本和进度的估计常常很不准确。常常出现实际成本比估算成本高出一个数量级、实际进度比计划进度拖延几个月甚至几年的现象。而为了赶进度和节约成本所采取的一些权宜之计又往往损害了软件产品的质量。这些都降低了开发商的信誉，引起用户不满。 (2) 用户对已完成的软件不满意的现象时有发生。 (3) 软件产品的质量往往是靠不住的。 (4) 软件常常是不可维护的。 (5) 软件通常没有适当的文档资料。文档资料不全或不合格，必将给软件开发和维护工作带来许多难以想象的困难和难以解决的问题。 (6) 软件成本、软件维护费在计算机系统总成本中所占比例逐年上升。 (7) 开发生产率提高的速度远跟不上计算机应用普及的需求。 软件危机出现的原因： (1) 来自软件自身的特点：是逻辑部件，缺乏可见性；规模庞大、复杂，修改、维护困难。 (2) 软件开发与维护的方法不当：忽视需求分析；认为软件开发等于程序编写；轻视软件维护。 (3) 供求矛盾将是一个永恒的主题：面对日益增长的软件需求，人们显得力不从心。
43、什么是软件复用？简述软件复用和软件共享、软件移植的差别。 答：软件复用是指在构造新的软件系统的过程中，对已存在的软件人工制品的使用技术。如果是在一个系统中多次使用一个相同的软件成分，这叫软件共享；对一个软件进行修改，使它能运行于新的软、硬件平台这称作软件移植。
A. 过程 B. 软件系统 C. 硬件环境 D. 人员
它是将用户和系统需求写入文档的过程。需求应该是清晰的、容易理解的、完整的和一致的。
软件工程的发展可以分为三个阶段：软件工程 1.0、软件工程 2.0 和软件工程 3.0。在这三个阶段中，AI for SE（人工智能在软件工程中的应用）的发展历程如下：
需求相关的内容我们用了两个篇幅去阐述，可见需求在软件工程中是有多么重要的地位。不过这也和这个考试的情况有关，毕竟还有很多不是做开发的同学也会来参加这个考试，所以在软件工程这一大章节中，真正涉及软件设计方面的内容反而并不多，大家总算可以稍微放松一下了。那么，话不多说，我们马上进入今天的学习吧。
软件工程基础是指软件工程的基本概念、原理、方法和技术等基础知识。在软件工程学科中，这些基础知识对于设计、开发、测试和维护高质量软件非常重要。
语言建模的新时代已经到来，大型语言模型（LLM）能力非凡，不仅能理解自然语言，甚至能根据用户需求生成定制代码。
因为软件工程提出是为了解决软件危机所带来的各种弊端。具体的讲，软件工程的目标主要包括以下几点：
在当今的软件开发行业中，写出高质量代码是每个开发者都应该追求的目标。高质量代码不仅能提升我们自身的编程水平和工作效率，还能减少代码维护和管理的难度，为项目的长期发展奠定坚实的基础。然而，要写出高质量代码并不是一件容易的事情，需要我们在多方面下功夫，才能达到预期的效果。
表4-9 对象点工作量转换 开发人员的经验和能力非常低低正常的高非常高生产率(PROD)47132550 （1）NOP= ( 12 × 2 + 10 × 5 + 80 × 6 ) × ( 100 − 40 ) / 100 = 332.4 (12×2+10×5+80×6)×(100-40)/100=332.4 (12×2+10×5+80×6)×(100−40)/100=332.4 （2）PM= 332.4 / 13 = 25.57 332.4/13=25.57 332.4/13=25.57(人月) （3）每个NOP的成本= 5000 / 13 = 338.4 5000/13=338.4 5000/13=338.4(元/NOP)
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？
最近在交流中接触到一些对做业务架构师有兴趣的读者，笔者就结合自己的经历谈谈对业务架构师学习方法的认识，权供各位参考。
Author: Frytea Title: software engineering Final Review | 软件工程期末复习 Link: https://blog.frytea.com/archives/96/ Copyright: This work by TL-Song is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
来源：机器之心本文约8000字，建议阅读10+分钟我们处于一个令人激动的 AI 和软件工程信息时代，我们共同见证着科技进步如何改变世界。 作者：邢振昌 (CSIRO's Data61)、黄箐 ( JXNU）、程煜 ( JXNU） 澳大利亚 Data61 的 SE4AI 团队和江西师范大学智能化软件工程实验室联合打造全球首款 AI 链（AI chain）无代码生产平台 Prompt Sapper，及相应的方法学和 AI 服务市场。基础模型（foundation models）带来了前所未有的 AI “操作系统
软件工程是一门研究和应用如何以系统化、规范化、可量化的方法开发和维护软件的学科。它涉及到软件开发的全过程，包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护等阶段。
算法是一种设计好的计算序列，用来解决一类问题。 算法复杂的包括：时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度指计算工作量，空间复杂度指内存空间的要求。
机器之心专栏 作者：邢振昌 (CSIRO's Data61)、黄箐 ( JXNU）、程煜 ( JXNU） 澳大利亚 Data61 的 SE4AI 团队和江西师范大学智能化软件工程实验室联合打造全球首款 AI 链（AI chain）无代码生产平台 Prompt Sapper，及相应的方法学和 AI 服务市场。基础模型（foundation models）带来了前所未有的 AI “操作系统” 效应和全新的人工智能交互方式，激发了 AI 服务开发与应用的创新之潮。Prompt Sapper 应势而生，致力于重塑软
1、软件定义时期：包括 可行性研究和详细需求分析过程，任务是软件工程必需完成的目标，具有可行问题分析、可行性研究、需求分析等。
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
编者按：初创企业在早期一般都是人人身兼数职，倡导扁平化的管理，并不怎么看重头衔。但是随着组织的扩大，初期的这种管理模式会引起诸多问题。身兼软件工程师、经理与创始人角色的Chuck Groom从个人经验出发，分析了设定工作阶梯的好处，并提出了他的建议。无论是创业公司管理人员还是软件工程师都可以参考一下。
信息系统是一个极为复杂的人机交互系统，它不仅包含了计算机技术、通信技术和网络技术、其他的工程技术，而且，它还是一个复杂的管理系统，它也需要管理理论和方法的支持。因此，与其他的工程项目相比，信息系统工程项目的开发和管理显得更加地复杂，所面临的风险也是更大的。
系统模型是软件工程、信息系统和组织分析中的关键概念。它们为复杂的现实世界问题提供了一种可视化、结构化的解决方案。在本文中，我们将深入探讨系统模型的核心概念，其不同类型和在实际项目中的应用。
二、快速原型模型 1．特点：快速构建可运行的软件模型，以便理解和澄清问题，进一步细化需求，在新获取需求基础上进行系统开发。 2．优点： (1)有助于满足用户的真实需求； (2)原型系统已经通过与用户的交互而得到验证，据此产生的规格说明文档能够正确地描述用户需求； (3)软件产品的开发基本上是按线性顺序进行； (4)因为规格说明文档正确地描述了用户需求，因此，在开发过程的后续阶段不会因为发现规格说明文档的错误而进行较大的返工； (5)开发人员通过建立原型系统已经学到了许多东西，因此，在设计和编码阶段发生错误的可能性也比较小，这自然减少了在后续阶段需要改正前面阶段所犯错误的可能性； (6) 快速原型的突出特点是“快速”。开发人员应该尽可能快地建造出原型系统，以加速软件开发过程，节约软件开发成本。 3．缺点：快速建立的模型加上连续的修改可能造成产品质量低下。 4．适用场合：用户需求模糊不明的情况下。
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。
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