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敏捷评估指南
表 6：敏捷需求管理最佳实践总结 97 表 7：敏捷和承包最佳实践总结 118 表 8：工作说明、绩效工作说明和目标说明之间的差异 121 表 9：按指标类别列出的敏捷指标示例 128 表 10：12 步成本估算流程和敏捷节奏示例 149 表 11：可靠成本估算和敏捷工件的特征 152 表 12：一致大小和相对大小的比较 154 表 13：10 个 GAO 进度估算最佳实践和敏捷示例 160 表 14：GAO 挣值管理最佳实践 169 表 15：13 个挣值管理活动和敏捷示例 170 表 16：敏捷指标最佳实践总结 184 表 17：本指南中使用的术语和相关术语219 表 18：DevOps 原则 257 表 19：规范敏捷角色和职责 259 表 20：规范敏捷原则 260 表 21：动态系统开发方法原则 261 表 22：极限编程活动 262 表 23：极限编程价值观 263 表 24：精益软件开发原则 265 表 25：规模化敏捷框架角色和职责 267 表 26：规模化敏捷框架原则 267 表 27：Scrum 团队结构 269 表 28：Scrum 原则 270 表 29：本指南中使用的 GAO 报告中的案例研究 278 表 30：GAO 访谈中的敏捷实践示例 293
信息技术和系统管理 MBA ...
SDLC 阶段：规划和需求：系统开发生命周期 (SDLC) 简介、规划阶段：目标、范围和可行性、需求收集技术、需求分析和文档 SDLC 中的分析和设计阶段：系统分析：目标和目的、数据流图 (DFD) 和流程建模、逻辑和物理系统设计 实施和维护阶段：从设计到实施的过渡、编码和系统开发、软件测试和质量保证、部署和部署后支持 SDLC 方法：比较：SDLC 方法概述、传统 SDLC 模型（瀑布式、V 模型）、敏捷和迭代模型（Scrum、看板）、为项目选择正确的方法 第 2 单元：系统设计和架构
软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025
数字化转型中敏捷开发的概念化：理论基础和
摘要 敏捷开发因其灵活性和对不断变化的需求的适应性而成为数字化转型中的一种重要方法。本综述探讨了敏捷开发在数字化转型背景下的理论基础和实际应用。敏捷开发的理论基础源自优先考虑客户协作、自适应规划和持续改进的迭代和增量方法。《敏捷宣言》中概述的敏捷原则强调个人和交互而非流程和工具、工作软件而非详尽的文档、客户协作而非合同谈判、响应变化而非遵循计划。这些原则得到各种敏捷框架和方法的支持，例如 Scrum、看板和极限编程 (XP)，它们为在数字化转型中实施敏捷开发提供了具体的实践和指南。敏捷开发在数字化转型中的实际应用多种多样且影响深远。
糖尿病跟踪器和志愿者+ ...
在一个越来越重要的世界中，我们必须寻找推广它的方法；可持续发展目标（SDGS）履行了这一功能。在软件工程中，软件解决方案成功的主要挑战之一是实现可持续性。本章介绍了受Android的两个移动应用程序的开发：糖尿病跟踪器和志愿者+受可持续发展目标的启发，并将Karlskrona宣言的原理和尺寸与软件开发阶段有关。在这项调查中，使用了对Scrum敏捷性的定制改编，并关注促进软件工程的可持续性。为了实现这一目的，使用了一种迭代方法，从而使宣言的原理越过了，以强调可持续性的各个方面。主要结果可以在开发的应用中看到，特别是为了促进糖尿病疾病的控制和促进质量健康，并通过促进志愿服务来增强公民的参与。
爱丁堡记者采访了 Festiv
我们表现如何？结果并不理想，因为爱尔兰队没有让苏格兰队获得太多控球权，他们获得的控球权也很快被扼杀，要么是因为简单的失误，要么是爱尔兰队迫使对方翻盘。有一些个人表现不错——杰德·康克尔——再次获得本场最佳球员——像往常一样努力工作，克洛伊·罗利作为进攻型后卫表现不错（也许是斯图尔特·霍格的影子？），拉娜·斯凯尔登正在成为一名优秀的钩球手。总体而言，争球打得很好，虽然他们无法应对爱尔兰的滚动式攻势——任何觉得“苏格兰队在滚动式攻势中挣扎”很熟悉的人都举手——但他们在定位球中表现得更好。还有工作要做吗？哦，
位置描述
•了解整体项目目标，项目测试范围，业务需求和开发环境。•能够进行测试计划活动，包括分析业务需求和关键成功标准，以及创建测试计划，测试场景和测试案例。这将包括阴性测试。•能够测试非功能要求的能力（适当的情况下）•表现出制定结束的能力2结束回归测试计划的生产资产升级和执行这些计划。•参与并参与敏捷/瀑布项目计划活动，例如Scrum仪式•能够设计/开发和维护详细的，结构良好的手动测试案例并执行它们。•能够理解，维护和执行，结构良好的自动化测试脚本，以了解如何创建API和UI自动化测试脚本。•能够在CI/CD DevOps环境中工作以保持连续测试管道。•根据项目要求，进行手动测试，回归，系统集成测试（SIT），用户接受测试（UAT）和产品验证测试（PVT）。
luca baldesi-
{LED，设计和编码C/C ++一个平台，用于实时处理从医疗设备到云的数据； {领导了其他三名工程师组成的团队，以混乱/敏捷的实践； {通过Azure和Docker与其他团队进行管理和协调我们平台的CI/CD； {在C/C ++中设计并实施了一个库，以与旧代码接口，以减轻代码库中的异质性。04/2022–01/2023 IOT/IOMT的软件工程师，瑞士汉密尔顿医疗。{在C/C ++中设计和编码的用户空间应用程序，用于YOCTO/打开嵌入式系统，用于医疗设备的连接； {维护用于医疗设备的Yocto/Open Embedded OS（ARM Architecture）的分布； {设计和编码的Linux设备驱动程序，用于医疗设备连接（NFC，通过I2C）和测试自动化（USB）； {维护医疗设备及其设备树的U启动分布； {LED并执行了团队代码基础从SVN到Git的迁移。
Wheeler Technologies，Inc .- Insight Daily Suite
•候选人筛选；候选技能评估；就业前筛查；表格I-9和电子验证•计算机和软件系统工程和体系结构•数据和统计分析：R / Shiny•Restful API：消费者端；服务方面；安全API•大数据服务：企业搜索；机器学习；人工智能; NLP; TensorFlow•容器：Docker; kubernetes•实用程序：智能电网；需求响应•GIS和空间科学：地理编码•操作系统：Linux；视窗;安卓; ios; ARM•云服务：Azure； aws;谷歌;混合和私有云•数据库专业知识：MS SQL；甲骨文； hadoop;蒙哥postgresql; MySQL•系统安全：经过认证的网络安全•敏捷流程：经认证的Scrum Master•安全性和身份验证：OKTA； auth0; adfs; kerberos;密码学•软件开发：.NET；爪哇; Angularjs; Python; perl; r / shiny; •建立和管理离岸技术团队•经过认证的教育提供者•软件DevOps：测试；部署; CI/CD•技术人员配备；团队增强；临时技术劳动力认证：