迭代模型

概述 本场景描述的是针对10以下小型产品研发团队或小型项目的敏捷应用场景。Leangoo单团队敏捷开发项目模板是基于Scrum模型定义的，所以这里所说的单团队是指只有一个Scrum团队的场景。 Scrum是用于开发和维护复杂产品的一个框架。上世纪90年代，Scrum在全球已得到广泛应用,Scrum最初用于产品研发，目前已广泛用于软硬件开发、互联网、人工智能、学校、政府、市场、管理组织运营等诸多领域。随着技术、市场和环境的复杂度和不确定性持续增长，Scrum在处理复杂性方面的效用日益得到证实。下图是Scrum的框架和流程： ​ 在Leangoo中建立敏捷项目 对小型团队来说，在 Leangoo 中建立一个敏捷项目就可以很好的支持团队的产品或项目研发。如果下图所示： ​ 项目示例： ​ Leangoo的敏捷项目模板会默认创建“产品Backlog”看板，缺陷看板和第一个迭代的迭代看板（在Scrum中，迭代叫做Sprint），您可以根据需要创建后续迭代的看板。您也可以根据产品和项目的特征，判断是否需要通过使用Leangoo脑图工具创建产品路线图规划。 产品路线图规划和需求管理 产品路线图是重要的产品管理工具。产品路线图是一个高层次的战略计划，它描述了产品在未来一段时间可能会如何发展和壮大。产品路线图确保整个产品团队持续关注产品的目标，帮助产品负责人把握产品的战略方向

文章目录 摘要 1. 简介 2. 编程模型 2.1 弹性分布式数据集（RDD） 2.2 并行操作 2.3 共享变量 3. 示例 3.1 文本搜索 3.2 逻辑回归 3.3 交替的最小二乘 4. 实现 4.1 共享变量 4.2 编译器集成 5. 成果 5.1 逻辑回归 5.2 交替的最小二乘 5.3 交互式Spark 6. 相关工作 6.1 分布式共享内存 6.2 集群计算框架 6.3 语言集成 6.4 血缘 7. 讨论及未来的工作 8. 致谢 参考文章 摘要 MapReduce及其变体在商业集群上实现大规模数据密集型应用方面非常成功。但是，大多数这些系统都是围绕非迭代数据流模型构建的，而这种模型不适合其他流行的应用程序。本文重点介绍这样一类应用：在多个并行操作中复用一个工作集数据的应用。这包括许多迭代机器学习算法，以及交互式数据分析工具。我们提出了一个支持这类应用的名为Spark的新框架，同时保留MapReduce的可伸缩性和容错性。为了实现这些目标，Spark引入了一种称为弹性分布式数据集（RDD）的抽象。RDD是分区分布在一组机器上的一个只读对象的集合，如果一个分区数据丢失后可以重建。在迭代机器学习任务中，Spark的性能超过Hadoop 10倍，并且交互式查询39 GB数据集可以亚秒响应时间。 1. 简介 一种新的集群计算模型已经变得广泛流行

1.什么是线性回归？ 线性回归是试图在一堆数据中训练得到自变量x和因变量y中一组线性关系，如 y = w x + b y=wx+b y = w x + b 。例如把人脚底板长度作为自变量，身高作为因变量，那么在这两种数据之间就可以做一个简单线性回归，可以得到脚底板长度和身高的关系式。 维基百科：线性回归 在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 周志华：机器学习 基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法”，线性回归中最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧氏距离之和最小。 2. 线性回归的目标函数 要想求得这组线性关系，即求得相应的回归系数的值。那么先讲解一下线性回归的目标函数。 假设一堆数据中因变量为y，自变量为 x 1 , x 2 , . . . , x n x_1,x_2,...,x_n x 1 ​ , x 2 ​ , . . . , x n ​ ，对其进行线性回归，求得结果会如下所示： y = w 0 + w 1 x 1 + w 2 x 2 + . . . + w n x n = ∑ i = 0 n w i x i = w T x y=w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n=\sum_{i=0}^nw_ix_i=w^Tx y = w 0 ​ + w 1 ​

迭代模型 百科名片 迭代模型思想示意图 早在20世纪50年代末期，软件领域中就出现了迭代模型。最早的迭代过程可能被描述为“分段模型（stagewise model）”。迭代模型是RUP推荐的周期模型。被定义为：迭代包括产生产品发布（稳定、可执行的产品版本）的全部开发活动和要使用该发布必需的所有其他外围元素。在某种程度上，开发迭代是一次完整地经过所有工作流程的过程：需求、分析设计、实施和测试工作流程。实质上，它类似小型的瀑布式项目。RUP认为，所有的阶段都可以细分为迭代。每一次的迭代都会产生一个可以发布的产品，这个产品是最终产品的一个子集。 目录 编辑本段 什么是迭代模型 　　在现代过程方法 XP （eXtreme Programming，极限编程）、RUP无一例外 螺旋迭代模型 地都推荐、主张采用能显著减少风险的迭代模型。美国国防部原本提倡瀑布过程和观点，在发现那么多采用了 瀑布模型 的失败的项目之后，不但放弃了对它的要求，而且从1994年的报告开始，积极地鼓励采用更加现代化的迭代模型来取代瀑布模型做法。同时，中国中科院也提倡选用迭代模型。 编辑本段 迭代模型的选择 　　对众多的开发模型和过程方法，及权威机构的看法，企业应选择什么样的开发模型，应慎重对从以下几方面进行考虑： 　　1、RUP虽然内容极其丰富，定义了选起、精化、构建、产品化4个阶段和业务建模、需求、分析设计、实现、测试

瀑布模型为设计项目的规划提供了清晰的步骤，为日程规划和进度评估定义了明确的阶段里程碑。它为项目组合人员配备指明了方向。它改进了设计团队的内部沟通。新手很容易就可以上手。 设计师只把理性模型视为一种理想化的东西。 我们在初始阶段并不真正地知道目标是什么，设计中最困难的部分在于决定要设计什么 下面分享Frederick P. Brooks一个小故事，加以说明： 当我还是个学生时，有一个暑假去替一家很大的军火商打工，在那里我被指定去设计和构建一个小型数据库系统的工作，用以跟踪某个雷达子系统的上万张图纸以及其中每一张图纸的更新状态。 过了几个星期，我做出来了一个可以运行起来的版本。我自豪地向我的客户演示了一个输出报告的样例。 “做的不错，这的确是我想要的，不过你可否把这里改一下？那样我们就可以。。。” 接下来的数个星期，每天早上我都给客户演示输出报告，每次都是顺应了前一天提出的要求之后的修改结果。每天早上，他都会对产品报告研习一番，然后一成不变的、彬彬有礼的口头禅提出另一项系统修订的要求。系统本身很简单，有那么一阵子，我很是愤愤不平：“为什么他不可以就想要的内容下定决心？为什么他不能把想要的对我一口气说完，而偏偏要每天挤一点出来呢？” 然后，我一点点地认识到，我为客户提供的最有用的服务，乃是帮助他决定什么是他真正想要的。 如今的软件工程原则要复杂的多了。我们认识到

前言 对大多数计算模型而言，顺序都是基本的东西，它确定了为完成所期望的某种工作，什么事情应该最先做，什么事应该随后做，我们可以将语言规定顺序的机制分为几个类别： 顺序执行 选择 迭代 过程抽象 递归 并发 异常处理和推断 非确定性 对于不同类别的语言对不同类别的控制流的重要性也不尽相同，比如顺序执行相比于函数式对于命令式则更加重要。而命令式中更倾向用迭代，函数则更强调递归 表达式求值 在讨论控制流之前先讨论下表达式的问题，先明确两个概念：运算符通常是指那些采用特殊语法形式的内部函数（比如+-*/等），运算对象指的是运算符的参数（如2+3，2和3就是运算对象），那么运算符和运算对象的组合就是表达式。一般根据运算符出现的位置（相对于运算对象而言），可以分为3类表示形式：前缀、中缀和后缀。比如Lisp就运用前缀语法： (+ 1 3 4 6) (* (+ 1 7) 8) 大多数命令式语言对二元运算符都使用中缀记法，而对一元运算符和其它函数使用前缀激发。但是像Lisp就全部统一使用中缀记法 优先级和结合性 大多数程序设计语言都提供丰富的内部算术。在用中缀方式（没有括号）写出就可能出现歧义。所以就需要优先级和结合性来解决歧义性，但是我觉得 妈的你写括号就完事儿了 而且不同语言的优先级和结合性也不尽相同 赋值 在纯函数式语言中，程序的基本组成部分是表达式，计算也仅是对表达式求值

在软件开发时，经常面对的第一个项目实现决策是“我们应该使用哪种开发方法?”这是一个引起很多讨论(和激烈辩论)的话题。如果您以前没有使用过这种方法，那么适当了解开发方法和理论是必要的;简单地说，这是一种组织软件开发工作的方法。这与项目管理的风格或特定的技术方法无关，尽管您经常会听到这些术语混在一起或互换使用。最流行的两种基本方法是:瀑布开发和敏捷开发。这两种方法都是可用的、成熟的方法。 现在，说起敏捷开发（Agile Model）和瀑布开发（Waterfall Model）模式，很多人认为敏捷开发是未来的项目实施的趋势，瀑布实施太老土已经过时了。另外确实一些跨国企业如索尼，联想也在使用敏捷的方式实施一些项目。但实际上我们看到绝大多数公司还是依然在采用瀑布的方式实施项目。本文主要简单介绍敏捷和瀑布的区别和优劣。 敏捷开发和瀑布开发 1、瀑布模型 瀑布模型是一种项目分解为有限的阶段来开发软件的方法。只有在审查并验证其前一阶段时，开发才会应进入下一阶段。在瀑布模型中，阶段不重叠。在这种方法中，事件的顺序是这样的: 收集和记录需求 设计 代码和单元测试 执行系统测试 执行用户验收测试(UAT) 解决任何问题 交付成品 对于瀑布的开发模型来看，似乎依然具备很可靠的工作逻辑，一个工程或项目分为多个阶段，每一个阶段都投入相应的资源，来完成本阶段的工作。每一个阶段到下一个阶段，都有明确的输入输出产物

迭代的计算模型是pipeline; 每一步计算都会生成后继计算的充分上下文（输入）。 递归计算是future模型： 每一步计算都需要后继计算生成计算上下文。 两者的区别是计算间的依赖关系不同：一个是依赖过去，一个是依赖将来。 来源： https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/11929311.html