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现实项目管理中的一些实际矛盾

1、测试资源不足和保证软件质量的矛盾 没有可用的测试团队或测试人员,在很多小型开发团队和小公司都普遍存在测试资源不足的问题,甚至在某些大公司也可能出现。严格的成本控制,导致测试资源相对不够;失败的项目开发计划会导致压缩测试的时间来保证研发的时间;到了测试的时候,就肯定出现你们现在这样的情况。最后的结果呢,是所有人都得不了好:领导会因为客户的投诉而头疼甚至被老板骂;项目经理会对质量负主要责任,对整个项目负主要责任。如果有测试团队,测试会对质量控制负主要责任。没有,项目经理负主要责任。 应对办法有以下几个:让开发人员做测试;让有限的测试人员只测试主要核心功能点;项目经理死扛,自己亲力亲为;降低软件质量;让领导充分意识到这个矛盾的风险。 2、项目日程表异常紧急和按时上线的矛盾 这类项目最大的问题是时间成本。时间成本越紧,失败风险越大。要提高这种项目的成活几率,只有一个办法。砍范围。把所有可有可无的需求砍掉,放到下一期去实现。确保团队能够以合理的生产率产出成果。项目经理要做的最重要的就是,想尽一切办法,把优先级低的功能砍掉。集中资源保证高优先级需求的产出。要随时告诉明白客户,团队最大的产出是多...

AI时代,英特尔怎么看?

《企业网D1Net》12月2日(北京) 身处在智能万物互联的时代,一切都联在网上,通过越来越多的数据搜集及数据分析,这个世界变得越智能,AI(人工智能)迎来了一个全新的发展时期。从某种基因上来讲,AI与数据密不可分。 个人一天平均产生1.5GB的数据量,一所智能医院的数据量为3000GB,一辆无人驾驶车每天所产生的数据量是4000GB,而一架联上网的飞机,日产生数据量则达到4万GB,一座智慧工厂联网每天产生100万GB的数据量,这些庞大的数据量将带给我们一个什么样的未来? AI时代,英特尔怎么看?在近日举办的英特尔人工智能论坛上,企业网D1Net记者采访到英特尔中国研究院院长宋继强。 愿景:打造AI发展的良性闭环 英特尔中国研究院院长宋继强说:“英特尔对AI的愿景是:希望打造一个AI发展的良性闭环,我们要实现AI产业的端到端布局,从终端、前端数据的产生、采集,到数据高速的传输、分析、挖掘、处理、储存,最后在云端把它变成真实的、有用的、能够改变体验效果的服务,从而形成一个创新的良性循环。” 上图为:英特尔中国研究院院长宋继强 AI设备的四大能力 未来机器将逐渐具备像人一样智能的能力,包括...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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