- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏phodal
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.
32310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
27211编辑于 2025-11-05- 来自专栏全栈程序员必看
java培训机构_南阳清大教育培训机构
脏读 不可重复读 幻读 隔离级别 Read Uncommitted（读未提交） Read Committed（读提交） Repeatable Read（可重读） Serializable（可串行化）
3.2K20编辑于 2022-11-10 - 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。
23510编辑于 2025-12-01 - 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
81620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
67820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 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
23610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
52540发布于 2021-06-30 - 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。
1.2K30发布于 2019-07-03 - 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。
25410编辑于 2024-01-26 - 来自专栏活动盒子
数据中台——金融机构数字化转型的利器
形象地讲，数据中台构建的服务考虑了“可复用性”，每项服务都像一个积木，可以随意组合，灵活高效地解决前台的个性化需求。 数据驱动的数字化可以帮助传统金融机构充分了解用户需求的变化，在营销、产品、业务等方面为传统金融机构提供支持，进一步提高传统金融机构的运营效率。 从中台的海量数据中，金融机构还可能发现新的客户需求和商机，拓展新业务，实现数据创新。 3、数据服务可视化 在这个阶段，我们需要以挖掘新的业务数据需求为重点，以业务价值和业务思维为驱动，中台的人员深入到各个业务线调研和交流，了解业务数据和业务场景需求，并将需求转换为数据服务能力。 数据中台打通全域数据，解决跨部门、跨渠道的数据孤岛问题，将金融机构所有数据形成协同效应，使相关人员能够快速开发数据应用，支持数据资产场景化快速输出能力，响应客户动态需求。
1.6K50发布于 2020-04-21 - 来自专栏全栈程序员必看
四大主流CA机构_CA机构的作用
另外，我是看到微博上面的这个四大主流CA机构证书对比表，才去的申请的哦！
1.7K10编辑于 2022-11-15 - 来自专栏灰灰的数学与机械世界
四杆机构动画
零件图 底座 杆 轴座 驱动轴 装配过程 装配体 动画运动过程 动态图（gif格式文件） 谢谢大家
67620编辑于 2022-11-23 - 来自专栏全栈程序员必看
pmp培训机构哪个好？各pmp培训机构排名如何？
PMP 机构排名的话，没有官方数据，但是好一点的机构的通过率普遍在 95% 以上，还是很不错的。 刚好我写了一篇机构对比的文章，主流机构都有，你可以看看 大魔王阿：【PMP机构推荐】PMP培训机构如何选择，斥巨资报班对比，全面避坑指南 下面说下我收集的每个机构的优缺点： 乐凯： 优点：趣味性 现在 PMP 新大纲要求敏捷题型占到50%，希赛的题库有将近2000题，敏捷题更新到40%左右，算是更新及时的，因为还有很多机构的题库敏捷题更新不到20%。 另外清晖网课的平台，叫阔知学堂，是个为培训机构提供在线教育的第三方平台，因为不是自己开发的，维护和功能不能很好的贴合学员需求，使用反馈不太好。 现代卓越： 优点：老牌机构，做的比较久 缺点：内容质量无法保证，只有录播课，官网数据一共是 56 个小时左右 这也是个老牌机构了，面授课做的多一点，网课起步稍晚，网上有很多个卓越，好像是加盟的
3.1K30编辑于 2022-11-17 Visual RM 需求结构化管理，为何成需求管理 “新宠”？
Visual RM 平台：以需求结构化管理破解企业数字化转型痛点**在数字化转型浪潮中，需求管理作为企业科技价值流转的核心环节，却常因传统管理模式的局限性成为发展瓶颈。 二、Visual RM 的 “破局之道”：需求结构化管理的核心能力针对传统需求管理痛点，Visual RM 平台以 “线上化、结构化、资产化、智能化” 为四大支柱，构建了覆盖需求全生命周期的结构化管理体系 （一）结构化拆解：将需求 “拆得开、分得清” 核心功能：平台支持需求文档的智能条目化拆解，基于企业架构模型（业务架构、产品架构、应用架构等），自动将零散需求切分为标准化的 “需求条目”（最小管理单元）， 作为金融行业的核心诉求，Visual RM 的结构化跟踪能力让每一个需求条目都可追溯至源头，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：结构化管理引领需求数智化未来Visual RM 平台的需求结构化管理，不仅是对传统需求管理模式的颠覆，更是企业数字化转型的 “基础设施”。
29531编辑于 2025-10-23- 来自专栏EAWorld
业务中台建设从结构化需求开始
，建立标准化的信息描述语言和可重用标准，打造跨越业务、需求、设计的需求结构化管理与沟通协作方法，如图所示。 从上图我们可以看出，需求结构化的目标体现在如下四点： （1）实现需求的数字化，统一业务与技术的沟通语言：建立在需求结构化方法之上的统一的需求描述语言，沉淀了基于统一元模型的结构化需求数据。 需求结构化的要领 我们可以从四个方面发力，推进需求结构化建设，达成前面所述需求结构化的目标。 （1）数字化建模 从“需求结构化”这个名字我们就可以看出，结构化是建模应当具备的基本能力。 它要能够把业务需求通过建模的方式，变成结构化的数据。有了结构化数据，推进数字化管理才能够成为可能，这为后续可视化以及面向结构化需求的运营打下基础。 业务规则可视化 ? 需求结构化是业务中台建设的开端，解决了需求的结构化描述，形成数字化的需求沉淀。
1.7K20发布于 2020-11-02 - 来自专栏刘旷专栏
MCN机构这把火
配图来自Canva 卖不出“锤子”的“中国第一代网红”罗永浩，2020年学起了李佳琦和薇娅，开始了常态化的直播带货生意。随着网红直播的爆火，一批孵化网红的MCN机构，也如同雨后春笋开始快速兴起。 从机构背后的运营主体来看，目前市场上MCN机构大体可以分为几类： 第一类是一些大的电商平台投资的或者合作的MCN机构。 如卓然影业、光合映画等等； 第三类是一些线下机构自己做的MCN机构，如红星美凯龙自行成立的MCN机构。与此同时，以经营网红经纪、网红店铺代运营等周边业态的MCN机构也纷纷崛起。 这也使得这些中小MCN机构很难与头部机构竞争。另外，由于门槛较低，更多的中小机构进场，实质上造成了更加激烈的行业竞争，加上单一的盈利模式，这就使得中小MCN机构更难获得长期发展。 而随着入局MCN机构的玩家越来越多，行业竞争也越发激烈，国家监管也由此收紧，行业逐渐向规范化、专业化、垂直化、精细化方向转变。 这意味着在可以预见的将来，行业会进入稳定发展的阶段。
64220发布于 2020-11-02
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号