架构之美—需求架构分析和详细步骤(1)

简介: 需求架构工作,包括需求捕获  需求分析  系统分析 下面这个图表明如何在前景分析工作中的时间和工作安排的关系 详细做法: 1  需求捕获一般采用需求采集卡形式 项目或产品需求采集卡根据自己或企业的客户或市场预想来定,下面是一个典型的需求捕获采集卡 2 需求分析结果:srs需求规格说明书内容格式 1.前沿   a  目地   b 范围    c 定义  

需求架构工作,包括需求捕获  需求分析  系统分析

下面这个图表明如何在前景分析工作中的时间和工作安排的关系


详细做法:

1  需求捕获一般采用需求采集卡形式

项目或产品需求采集卡根据自己或企业的客户或市场预想来定,下面是一个典型的需求捕获采集卡



2 需求分析结果:srs需求规格说明书内容格式


1.前沿
  a  目地
  b 范围 
  c 定义  缩写  略语
  d 参考资料
需求概述
  a 用例模型
  b 限制与假设
具体需求
  a 用例描述
  b 外部接口需求
   用户接口;硬件接口;软件接口;通信接口
  c 质量属性需求
    性能;易用性;安全性;可维护性等
  d 设计和实现约束
    必须遵循的标准;硬件的限制等


系统分析及成果

一般采用结构化分析,uml结果的分析类图,时序图等




目录
相关文章
|
数据采集 机器学习/深度学习 大数据
行为检测代码(一):超详细介绍C3D架构训练+测试步骤
这篇文章详细介绍了C3D架构在行为检测领域的应用,包括训练和测试步骤,使用UCF101数据集进行演示。
536 1
行为检测代码(一):超详细介绍C3D架构训练+测试步骤
|
7月前
|
人工智能 API 数据安全/隐私保护
Apifox 与 Apipost 的 API 文档引擎对比:底层架构、性能与可扩展性分析
深入探索市场上两大主流API工具——Apifox和Apipost的文档能力时,发现了令人惊讶的差距。这不仅仅是功能多寡的问题,更关乎开发效率与团队协作的质变。
|
4月前
|
Java API 开发工具
灵码产品演示:软件工程架构分析
本演示展示灵码对复杂软件项目的架构分析与文档生成能力。通过Qwen3模型,结合PlantUML,自动生成系统架构图、微服务时序图,并提取API接口文档,实现高效、智能的代码理解与文档输出。
306 5
|
4月前
|
存储 JSON 数据处理
ClkLog埋点与用户行为分析系统:架构升级与性能全面提升
随着越来越多企业在实际业务中使用 ClkLog,数据规模和分析需求也不断提升,部分用户日活已经超过10万,为了顺应这一趋势,ClkLog 秉持 “开放透明、持续演进”的理念,推出了迄今为止最重要的一次性能优化升级。新版本在大规模数据处理与复杂查询场景中,性能表现实现了跨越式提升。经过多轮研发与严格测试,新版本现已正式上线:在原有付费版 1.0 的基础上架构全面升级,并同步发布全新的 2.0 版本。为用户带来更强的性能与更广的适用场景。
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
两大 智能体框架 Dify vs Langchain 的全面分析,该怎么选?资深架构师 做一个彻底的解密
两大 智能体框架 Dify vs Langchain 的全面分析,该怎么选?资深架构师 做一个彻底的解密
两大 智能体框架 Dify vs Langchain 的全面分析,该怎么选?资深架构师 做一个彻底的解密
|
6月前
|
Ubuntu 编译器 C语言
在Ubuntu22.04平台上交叉编译针对Rv1126架构的GCC13.2.0编译器的步骤。
遵循上述步骤,您应该能够在Ubuntu 22.04平台上成功交叉编译适用于RISC-V架构RV1126的GCC 13.2.0编译器,允许您为目标硬件构建应用程序和操作系统组件。
397 10
|
5月前
|
存储 前端开发 JavaScript
如何开发设备管理系统中的经验分析报表板块 ?(附架构图+流程图+代码参考)
设备管理系统(EMS)助力企业高效管理设备生命周期,涵盖采购、维护到报废全流程。本文详解经验分析报表模块设计与开发,涵盖动态看板、点检、巡检、维修、保养及库存统计功能,提供代码示例与架构设计建议,提升设备管理效率与决策水平。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
大型多模态推理模型技术演进综述:从模块化架构到原生推理能力的综合分析
该研究系统梳理了大型多模态推理模型(LMRMs)的技术发展,从早期模块化架构到统一的语言中心框架,提出原生LMRMs(N-LMRMs)的前沿概念。论文划分三个技术演进阶段及一个前瞻性范式,深入探讨关键挑战与评估基准,为构建复杂动态环境中的稳健AI系统提供理论框架。未来方向聚焦全模态泛化、深度推理与智能体行为,推动跨模态融合与自主交互能力的发展。
696 13
大型多模态推理模型技术演进综述:从模块化架构到原生推理能力的综合分析
|
12月前
|
机器学习/深度学习 安全 算法
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习(FL)是保障数据隐私的分布式模型训练关键技术。业界开发了多种开源和商业框架,如TensorFlow Federated、PySyft、NVFlare、FATE、Flower等,支持模型训练、数据安全、通信协议等功能。这些框架在灵活性、易用性、安全性和扩展性方面各有特色,适用于不同应用场景。选择合适的框架需综合考虑开源与商业、数据分区支持、安全性、易用性和技术生态集成等因素。联邦学习已在医疗、金融等领域广泛应用,选择适配具体需求的框架对实现最优模型性能至关重要。
2285 79
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
|
7月前
|
运维 监控 数据可视化
一文详解:工业软件“低代码开发平台”技术架构研究与分析
本文围绕工业软件低代码开发平台的机遇与挑战,提出基于自动化引擎的技术架构,由工具链、引擎库、模型库、组件库、工业数据网关和应用门户组成。文章分析了其在快速开发、传统系统升级中的应用模式及价值,如缩短创新周期、降低试错成本、解决资源缺乏和提升创新可复制性,为我国工业软件产业发展提供参考和支持。