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需求代码化
需求代码化，即将软件开发需求抽象为特定的领域语言，并使用管理代码一样的方式来管理需求，追踪需求的变化 。同时，为通过新的 API 来对接版本管理系统，以可视化需求，演变为看板代码化。 它有这么一些优点： 高透明性 高自治性 不可篡改性 高安全性 这可不是区块链技术，这是需求代码化技术，【狗头】。当我们的需求变成了代码，那么我们就有了一个去中心化的看板。 需求代码化 好了，现在我们有相同的上下文，让我们回到正题上： 需求代码化，即将软件开发需求抽象为特定的领域语言，并使用管理代码一样的方式来管理需求，追踪需求的变化 。 模板化需求 最简单的模式就是采用 Cucumber 的语法，它包含了现成的语法和 IDE 支持等。对于开发人员、测试人员、业务人员也比较熟悉。 1. 需求代码化 如上。 2. 结论 参考书籍： -《软件需求与可视化模型》
1.4K10发布于 2020-05-28 - 来自专栏需求数智化管理
什么是需求条目化？详解Visual RM 需求管理平台如何实现需求条目化？
一、什么是需求条目化？ 需求条目化是指打破传统以完整文档为单位的需求管理模式，将复杂的需求文档按 “功能点、业务规则、数据要求、流程节点” 等核心要素，拆解为标准化、结构化的最小管理单元（即 “需求条目”）的过程。 二、需求条目化的优势？ ✨1. 需求质量标准化 ：打破 “千人千面” 的文档编写模式，通过条目化拆分实现需求内容的统一规范，避免逻辑遗漏、表述模糊等问题，使需求质量稳定可控，降低需求传递失真率。2. 资产复用高效化 ♻️：条目化的需求可独立入库形成资产，后续编写新需求时可直接引用、组合已有条目，避免重复开发，大幅提升需求编制效率，盘活历史需求价值。5. Visual RM 平台依托 “结构化拆解 + 智能化赋能 + 全流程管控” 的核心能力，通过以下方式高效实现需求条目化，确保拆分过程标准化、精准化：1.
35810编辑于 2025-11-26 需求结构化管理：破解企业数字化转型中的需求困境
传统以文档、任务、流程为核心的需求管理模式，已难以应对日益复杂的业务场景与快速迭代的开发需求，而需求结构化管理凭借 “线上化、结构化、资产化、智能化” 的特性，成为破解需求管理困局、推动企业数字化转型的重要路径 二、需求结构化管理的核心能力：破局的 “关键钥匙”需求结构化管理以需求内容（条目）为核心，通过线上化、结构化、资产化、智能化的协同运作，构建覆盖需求全生命周期的管理体系，有效破解传统需求管理痛点，其核心能力体现在以下方面 安徽某农信机构通过盘活需求资产库，每年节省研发成本超 200 万元；某股份制银行因需求质量提升，开发返工率从 25% 降至 8%，人力成本损耗减少 300 万元 / 年，新员工培训成本降低 40%。 金融行业对需求追溯与合规要求极高，需求结构化管理的全链路跟踪与变更留痕功能，可满足银保监会、证监会等监管机构的审计要求。 四、总结与展望需求结构化管理通过 “线上化协同、结构化拆解、资产化沉淀、智能化赋能”，解决了传统需求管理中 “需求找不到、看不懂、信不过、用不上、管不了” 的核心痛点，实现了 “业务与科技对齐、战略与执行对齐
29211编辑于 2025-11-05- 来自专栏需求数智化管理
“碎片化需求池”：Visual RM 如何以集中收集打通需求管理盲区？
当企业数字化转型进入深水区，需求管理却陷入 “碎片化” 困局—— 业务部门的即时消息、零散邮件、文档片段……这些看似琐碎的需求，如何系统化收集与管理，成为影响研发效能的关键挑战。 一、碎片化需求管理的四大核心盲区在企业研发与数字化建设过程中，碎片化需求管理易引发多环节效率损耗，具体表现为以下四大盲区，需重点关注并突破：盲区一：需求来源分散，重复提交导致资源浪费业务需求常通过即时通讯工具 ，形成结构化需求资产库。 解决方案：通过 Visual RM 构建统一需求入口，配置金融行业专属模板，实现需求标准化提交；借助 AI 智能拆解与资产库建设，推动历史需求结构化归档与复用。 全生命周期智能化：打通 “需求 - 研发 - 测试 - 运维” 全链路数据，结合腾讯云 DevOps 工具链，实现需求从提出到交付的全生命周期智能化管理，提升研发协同效率。
26310编辑于 2025-12-01 NSF与某机构联合资助11项AI公平性研究项目
2021年2月10日2019年，美国国家科学基金会（NSF）与某机构宣布合作，共同加速AI公平性研究。双方承诺在未来三年内各投入最高1000万美元用于资助相关项目。 今年，NSF公布了第二批获得资助的37名研究人员，他们将专注于11个研究项目，涵盖一系列主题，包括：理论与算法基础；人类与AI系统交互的原则；自然语言理解和计算机视觉等技术；以及招聘决策、教育、刑事司法和人类服务等应用 某机构自然理解部门副总裁表示：“我们很高兴看到NSF遴选出这批才华横溢的研究人员，他们的研究工作融合了多元视角。 人机协同的机器学习公平性研究“本项目旨在通过建立一个分析、算法和实验框架，来理解自动化机器学习算法所做的公平决策的长期影响。 首先，开发一个新的形式化框架，用于生成可定制的自适应解释，以适应感兴趣的群体和用户画像。其次，通过动态整合用户输入，将解释作为一个交互式的沟通过程来促进。
17410编辑于 2026-03-19- 来自专栏Bug Engineer
js 国际化需求 获取当前时区
做国际化相关的需求时，我们需要上传给服务器时区 ，根据时差动态转换时间 JS API中 getTimezoneOffset() 方法可返回格林威治时间和本地时间之间的时差，以分钟为单位。
1.3K10编辑于 2023-12-25 - 来自专栏用户8186044的专栏
信息化项目建设需求分析之我见
需求分析阶段属于项目前期准备阶段，主要工作是需求调研，包括需求收集、需求沟通、需求分析、需求确认等工作，最终成果就是一份完美的需求分析报告。 从项目管理的角度，输入的是甲方需求或乙方需求，工具是需求分析，需求分析用到的管理工具或软件工具很多，输出的是需求分析报告。 需求分析阶段的成果就是一份完美的需求分析报告，前期需求沟通、分析到需求最终确定下来，这些工作偏业务和技术咨询。需求分析报告是甲方公司项目立项的前提和基础。需求分析报告包括哪些内容？ 如果是甲方公司自己主动提出的需求，这种需求最能代表甲方公司的迫切需求，这种“显性需求”需要重点关注。乙方顾问不能盲目接受这种需求，因为客户提出的需求可能是无效的需求，什么是无效的需求？ 如果是乙方顾问提出的需求即隐形需求，这种需求一旦向客户提出来，就要有信心确定这种需求基本或完全满足客户需求，在需求正式向客户汇报之前，往往需要乙方顾问基于同行业、类似项目积累的经验和教训，结合客户实际情况
82020编辑于 2022-11-28 - 来自专栏需求数智化管理
用AI提升需求编制效率：需求数智化平台的「需求文档管理」功能上线啦！
AI 赋能需求文档管理，效率直接翻倍在数字化研发场景中，需求文档编制常常陷入 “从零下笔难、版本混乱多、合规踩坑险” 的困境。 Visual RM 需求数智化平台全新上线「需求文档管理」功能，依托 AI 大模型与行业知识库，打造 “创建 - 辅助 - 优化” 全流程智能工具链，让需求编制从 “耗时费力” 变身 “高效省心”，助力企业快速产出高质量需求 一、AI 需求创建：三种方式，告别 “无从下笔”无论是空白文档从零生成，还是碎片化内容整合，亦或是业务需求转技术方案，AI 都能精准适配，让需求创建一步到位！1. AI 合并文档：碎片化整合，一键生成统一基线当需求分散在多个文件或编辑页时，AI 合并功能轻松搞定： 支持上传本地 Word/WPS 或选择平台在线文档，自动去重、补充逻辑断点； 适配行业标准模板（如金融行业需求规范 AI 转化文档：打破业技壁垒，需求传递零偏差解决业务与科技 “语言不通” 的核心痛点： 业务需求转软件需求：将 “口语化需求”（如 “转账后立即发短信通知”）转化为含 “功能点、触发条件、输出结果” 的标准化软件需求
80320编辑于 2025-11-24 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
MySQL日期格式化的需求场景
各种数据库都提供了很多日期格式化的函数，MySQL就有date_format，碰巧前几天，同事问到个问题，"2025-11-01 00:01:21"的日期，怎么得到"2025-11-01 00:01:2 "和"2025-11-01 00:01"？ 因此，针对上面的需求，如需得到"2025-11-01 00:01:2"，可以用这条语句， SELECT LEFT(DATE_FORMAT('2025-11-01 00:01:21', '%Y-%m-%d %H:%i:%s'), 18); 如需得到"2025-11-01 00:01"，可以用这条语句， SELECT date format('2025-11-01 00:01:21','%Y-%m-%d %H:%i') 可以再多想一下，"2025-11-01 00:01:2"的含义是每10秒的聚合统计，"2025-11-01 00:01"是每分钟的聚合统计，在进行大数据量的统计分析时，这种操作还是很有用的
24710编辑于 2025-11-12 - 来自专栏开源治理
开源商业化：满足各方底层需求
健康的开源项目是满足使用者、贡献者、商业公司各方「名利双收」的商业化利益。 是的，开源越来越向大众化和专业化前进。 所以他们的痛点是“不能保证最大精力投入，长期免费产出没有经济回报”，需求是“名利双收”。 我认为开源项目中的两端痛点能否被解决，需求能否被满足，是决定一个开源项目能否长远健康发展的核心点。 那么如何满足双方需求呢，我认为是更好的“开源商业化”，其实之前对于开源商业化我的理解是狭隘的，我简单粗暴的认为，商业化就是让开源背后的商业公司获得商业回报，才能让开源软件走的更好，现在看来我的理解是狭隘的甚至错误 我现在认为商业化或者回报是通过专业化方式让开源软件的两端都能得到回报。 首先为了满足使用者的需求，出现了开源软件背后专业的商业公司，这些商业公司可以为使用者提供专业专业的「技术咨询」、「技术支持」、「源码解析」、「高效的 Bug 修复」、「个性化的定制开发」等等，让使用者售后无忧
53240发布于 2021-06-30 - 来自专栏千里行走
kubernetes-11：jenkins容器化
目录 (1).yaml方式容器化 (2).ingress代理jenkins (3).通过ingress访问jenkins (4).初始化jenkins (5).参考资料 正文 (1).yaml方式容器化 到此，jenkins容器化部署完成。 (3).通过ingress访问jenkins 查看ingress端口： kubectl get svc -n ingress-nginx ? 将域名和external-ip配置到hosts，然后通过域名/端口即可访问，即： http://jenkins.future.xxx.com:30834/ (4).初始化jenkins 通过url进入jenkins
71930发布于 2019-07-03 - 来自专栏CnPengDev
小程序 | 11-组件化
自定义组件由 json、wxml、wxss、js 四个文件组成，我们通常是在根目录下创建一个文件夹——components，在该文件夹中存放我们自定义的公共组件。
2.8K20发布于 2021-05-17 - 来自专栏测试游记
Java自动化测试(TestNg参数化 11)
测试结果 接口测试基础 后续进行接口自动化，需要了解一下接口相关的基础知识 HTTP协议 分为客户端请求和服务端响应，无状态的协议。 HTTP协议重点包含报文。
84620发布于 2020-07-30 - 来自专栏项目文章
Redis学习11：持久化RDBAOF
持久化简介 什么是持久化？ 利用永久性的存储介质进行保存，特定的时间将保存的数据进行恢复。 持久化方式：保存分为快照和日志。注意日志保存的是整个操作的过程。 自动执行save rdb启动方式 意思就是说，10s内有99个key了，那么就需要进行持久化。其实就是单位时间内达标了就进行bgsave存。 第二种持久化方案 AOF RDB存储的弊端： 最后一个指的是无法时刻进行RDB，可能会有一些丢失。 AOF介绍 AOF写数据的过程 那么问题变成了如何控制命令同步到.aof文件中。 持久化的应用场景 第一个主键id不适合用持久化，适合临时化。 第二个热度数据也不适用。 第三个不适用。因为数据库也有。 第四个快速存储、快速消失的适合存起来。其次恢复这个就不用后台做大规模的重做。 排名功能适合做持久化，这种数据是不会存数据库的。 最后一个应用按次结算，那么要不要持久化，可以这么想：如果不存，会不会出灾难性的结果，如果会出现，那么需要，如果不会出现，那么就不用管。
17910编辑于 2024-06-07 - 来自专栏非典型性程序员
测试需求平台11-产品管理交互Acro必要组件掌握
上篇回顾：测试需求平台10-产品管理服务接口一篇搞定 下篇预告：产品模块的页面交互实现 项目源代码地址 https://github.com/mrzcode/TestProjectManagement
1.3K20编辑于 2023-10-21 - 来自专栏机器之心
业界 | 欧洲11国资助机构发起「S 计划」：让所有科研论文即刻免费阅读
针对这一问题，来自 11 个欧洲国家的 11 个研究资助机构发起了一项「S 计划」，表示从 2020 年起，受其资助的研究者必须在论文发表后使其立即开源，并将被禁止在 85% 的期刊上发表文章，其中包括一些有影响力的期刊 图片来自：Nikolay Doychinov/EU2018BG 欧洲 11 个研究资助机构宣布了一项「S 计划」，旨在让所有的科研论文一经出版就可以免费阅读。 这 11 个机构每年在科研上的投入加起来达 76 亿欧元（约合 602 亿人民币）。他们表示，从 2020 年起，受其资助的科学家必须在论文发表后使它可以免费阅读（详见『S 计划参与者』）。 这家机构总部位于布鲁塞尔，代表欧洲的研究机构正式发起了此次倡议。 「S 计划」参与者 截至目前，欧洲 11 家国家资助机构已经签署了「S 计划」，列表如下： 奥地利科学基金（Austrian Science Fund） 法国国家研究总署（French National
72810发布于 2018-09-20 - 来自专栏新智元
欧洲11国研究资助机构强推“S”计划
这11家机构每年共投入76亿欧元（88亿美元）用于研究资助，这些机构表示，将从2020年开始强制要求受其资助的科学家，必须在论文发表后立即允许免费阅读。 这11家机构于9月4日发布了一份名为“S计划”的承诺文件的序言中写道：“任何科学都不应该被隔在付费墙之外！”。 “这是一个非常有力的宣言。 “英国研究资助机构UKRI旗下研究机构之一的英国研究机构主席David Sweeney说。 “S计划”中的S代表什么？ 第一批签约加入“S计划”的11家研究机构： 奥地利科学基金 Austrian Science Fund 法国国家研究机构 French National Research Agency 爱尔兰科学基金会 “订阅获取期刊将有机会实现业务模式的转变，新体系下，需要付费的部分是实实在在的同行评议、编辑审查和研究结果的电子化传播。”他说。
95610发布于 2018-09-25 - 来自专栏机器学习养成记
不同需求下可视化图形选择(翻译)
前言 数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目开始阶段，人们需要做 探索性数据分析（EDA）来获得数据的深层信息。强大的可视化功能可以帮助人们更简洁清晰的了解数据，尤其是大量的、多维度的数据。 不同的分析与展示目的，需要选择不同的可视化图形，下图展示了不同的需求，建议选择的可视化图形。 ? 使用直方图可以帮助我们看到“更大的图景”，因为如果我们使用散点图而不是直方图，那么在可视化中可能会有很多噪音，很难看清到底发生了什么。 ?
1.4K130发布于 2018-04-10 - 来自专栏边缘计算
边缘云计算标准化需求与建议
边缘云计算标准化需求 边缘云计算作为未来云计算的重要组成部分，将云计算的能力下沉到大量不同类型的边缘节点，能够充分利用边缘节点的计算能力，同时实现中心云和边缘云的统一管理和协同计算。 通过分析目前边缘云计算的发展现状和需求，可以初步梳理出以下标准化需求： 1. 确定边缘云计算系统的基础概念、架构。 对边缘云计算的关键技术进行标准化。对已经形成模式，并广泛应用的关键技术，应及时进行标准化，防止碎片化，确保互操作性和连续性。 3. 边缘云计算的互操作性进行标准化。 边缘云计算标准化建议 依据目前边缘云生态中技术、产品、服务、应用等关键环节，结合国内外边缘云技术发展现状以及标准化需求，我们提出的边缘云计算标准化体系框架如图6所示，包括：基础标准、技术标准、管理及服务标准 随着边缘云计算的应用场景越来越多，用户需求的变化将是未来需要关注的重点。
1.3K30发布于 2019-07-03 - 来自专栏Python爬虫与数据挖掘
盘点一个Python自动化需求
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas自动化办公的问题。问题如下：各位大佬，有个小问题咨询下，想要做成这样子，怎么搞法，我用map映射的话，要输好多遍字典。 不过后来粉丝的需求修改了下，如下所示： 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下：你这个分成两部分就行了。 这篇文章主要盘点了一个Pandas自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
26010编辑于 2024-01-26
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