软件系统开发一般分为五个阶段：

1.问题的定义及规划

此阶段是软件开发与需求放共同讨论，主要确定软件的开发目标及其可行性。

2.需求分析：在确定软件系统开发可行性的情况下，对软件需要实现的各个功能进行详细需求分析。需求分析阶段是一个很重要的阶段，这一阶段做的好，将为整个软件项目的开发打下良好的基础。

3.软件设计：此阶段中偶要根据需求分析的结果，对整个软件系统进行设计，如系统框架设计、数据库设计等。软件设计一般分为总体设计和详细设计。还的软件设计将为软件程序编写打下良好的基础。

4.程序编码：此阶段是将软件设计的结果转化为计算机可运行的程序代码。在程序编码中必定要制定统一、符合标准的编写规范。以保证程序的可读性、易维护性。****程序的运行效率。

5.软件测试：在软件设计完成之后要进行严密的测试，一发现软件在整个软件设计过程中存在的问题并加以纠正。整个测试阶段分为单元测试、组装测试、系统测试三个阶段进行。测试方法主要有白盒测试和黑盒测试。

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　　当初老板面试我的时候，问我阿里****吸引我的地方是什么，我说是系统开发平台，在这个系统开发平台上，你会发现世界有无限的可能....当然事实也是这样的，在见识过阿里的平台之后，你对任何平台都不会有畏惧感....这当然是好事，也有可能是坏事，比如眼高手低...

　　运维岗其实是一个很憋屈的岗位，如果上游开发不给力，你得一直擦屁股，不过我们当初应该擦的差不多了，现在估计稳定多了。

　　还有运维是一件比较碎的事情，如果沉浸在这种碎碎的充实感中，会迷失自己，所以每天要警醒自己，虽然是个运维，但是起码要做一个能coding的运维，****贴近的就是运维开发。

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我接触到的项目里面，机器学习类的客户需求变化更多，更容易产生扯皮的现象。原因至少有两点：

1）客户本身需求不明确，期望更不明确，到后期见到结果以后更容易提出需求变更，例如要求加个数据看看效果会不会更好等等；

2）那系统开发人员能不能在项目启动前主动引导客户，锁定需求和目标呢？很难。例如要上一个分类算法或推荐算法，很难一开始就在任务书里明确给出一个****准确率多少的指标，机器学习工作往往是探索性的，因此系统开发人员心里也没底。

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