准备整理一下软件模型，但是百度到都是零散信息，所以文章准备从概念、模型核心思想、优点、缺点、生命周期等体现各个软件模型
什么是软件模型
软件开发模型(SoftwareDevelopment Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。软件开发包括需求、设计、编码和测试等阶段，有时也包括维护阶段。
软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程，明确规定了要完成的主要活动和任务，用来作为软件项目工作的基础。对于不同的软件系统，可以采用不同的开发方法、使用不同的程序设计语言以及各种不同技能的人员参与工作、运用不同的管理方法和手段等，以及允许采用不同的软件工具和不同的软件工程环境。
软件模型有哪些
一、瀑布模型
按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序。
优点
- 为项目提供了按阶段划分的检查点。
- 当前一阶段完成后，您只需要去关注后续阶段。
- 可在迭代模型中应用瀑布模型。
- 它提供了一个模板，这个模板使得分析、设计、编码、测试和支持的方法可以在该模板下有一个共同的指导。
缺点
- 各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量。
- 由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发风险。
- 通过过多的强制完成日期和里程碑来跟踪各个项目阶段。
- 瀑布模型的突出缺点是不适应用户需求的变化。
- 适用场景：面向过程、需求明确、低风险项目
二、螺旋模型
螺旋模型基本做法是在“瀑布模型”的每一个开发阶段前引入一个非常严格的风险识别、风险分析和风险控制，它把软件项目分解成一个个小项目。每个小项目都标识一个或多个主要风险，直到所有的主要风险因素都被确定。
优点
- 设计上的灵活性,可以在项目的各个阶段进行变更。
- 以小的分段来构建大型系统,使成本计算变得简单容易。
- 客户始终参与每个阶段的开发,保证了项目不偏离正确方向以及项目的可控性。
- 随着项目推进,客户始终掌握项目的最新信息 , 从而他或她能够和管理层有效地交互。
- 客户认可这种公司内部的开发方式带来的良好的沟通和高质量的产品。
缺点
- 很难让用户确信这种演化方法的结果是可以控制的。建设周期长，而软件技术发展比较快，所以经常出现软件开发完毕后，和当前的技术水平有了较大的差距，无法满足当前用户需求。
- 适用场景：对于新近开发，需求不明确的情况下，适合用螺旋模型进行开发，便于风险控制和需求变更。
三、增量模型
增量模型是把待开发的软件系统模块化，将每个模块作为一个增量组件，从而分批次地分析、设计、编码和测试这些增量组件。运用增量模型的软件开发过程是递增式的过程。相对于瀑布模型而言，采用增量模型进行开发，开发人员不需要一次性地把整个软件产品提交给用户，而是可以分批次进行提交。
优点
- 将待开发的软件系统模块化，可以分批次地提交软件产品，使用户可以及时了解软件项目的进展。
- 以组件为单位进行开发降低了软件开发的风险。
- 开发顺序灵活。
缺点
- 软件产品分批次地进行交付。
- 软件开发人员对应用领域不熟悉，难以一次性地进行系统开发。
- 项目管理人员把握全局的水平较高。
- 适用场景:渐近开发、逐步完善、有效规避技术风险
四、快速原型模型
增量模型的另一种形式；在开发真实系统之前，构造一个原型，在该原型的基础上，逐渐完成整个系统的开发工作。
生命周期
优点
- 克服瀑布模型的缺点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险。
缺点
- 所选用的开发技术和工具不一定符合主流的发展；快速建立起来的系统结构加上连续的修改可能会导致产品质量低下。
五、迭代模型
迭代包括产生产品发布（稳定、可执行的产品版本）的全部开发活动和要使用该发布必需的所有其他外围元素。实质上，它类似小型的瀑布式项目。
生命周期
优点
- 降低了在一个增量上的开发风险。
- 降低了产品无法按照既定进度进入市场的风险。
- 加快了整个开发工作的进度。
- 迭代过程这种模式使适应需求的变化会更容易些
缺点
六、喷泉模型
喷泉模型主要用于采用对象技术的软件开发项目。该模型认为软件开发过程自下而上周期的各阶段是相互迭代和无间隙的特性。软件的某个部分常常被重复工作多次，相关对象在每次迭代中随之加入渐进的软件成分。
优点
- 该模型的各个阶段没有明显的界限，开发人员可以同步进行开发。可以提高软件项目开发效率，节省开发时间，适应于面向对象的软件开发过程。
缺点
- 由于喷泉模型在各个开发阶段是重叠的，因此在开发过程中需要大量的开发人员，因此不利于项目的管理。此外这种模型要求严格管理文档，使得审核的难度加大，尤其是面对可能随时加入各种信息、需求与资料的情况。
- 适用场景：面向对象
七、V模型
通过开发和测试同时进行的方式来缩短开发周期，提高开发效率。
优点
- 适用于功能很明确的项目，先有测试案例，开发出的程序通过测试案例进行验证
缺点
- V模型仅仅把测试过程作为在需求分析、系统设计及编码之后的一个阶段，忽视了测试对需求分析,系统设计的验证，需求的满足情况一直到后期的验收测试才被验证。
八、敏捷开发方法
敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中，软件项目在构建初期被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备可视、可集成和可运行使用的特征。
生命周期
优点
- 个体和交互胜过过程和工具
- 可以工作的软件胜过面面俱到的文档
- 客户合作胜过合同谈判
- 响应变化胜过遵循计划
缺点
- 敏捷注重人员的沟通，忽略文档的重要性，若项目人员流动大太，又给维护带来不少难度，特别项目存在新手比较多时，老员工比较累
九、RUP
又称为统一过程，这是一种基于构件开发的方法。具有用例驱动、以基本架构为中心、迭代和增量的特点；在时间上分为四个连续的阶段，即初始阶段、细化阶段、构建阶段和交付阶段。
生命周期
优点
- RUP是建立在非常优秀的软件工程原则基础上的，基于结构化的过程开发。
- RUP提供了几个方法，这些方法提供了对开发过程的非常直观的管理。
缺点
- RUP仅仅包含了开发过程，它没有完全覆盖软件过程。
- RUP不支持组织内的多项目开发，导致组织内的大范围的重用无法实现。
- RUP缺少开发商的支持。
十、演化模型
根据用户的基本需求，通过快速分析构造出该软件的一个初始可运行版本，这个初始的软件通常称之为原型，然后根据用户在使用原型的过程中提出的意见和建议对原型进行改进，获得原型的新版本。重复这一过程，最终可得到令用户满意的软件产品。
生命周期
优点
- 任何功能一经开发就能进入测试以便验证是否符合产品需求。
- 帮助导引出高质量的产品要求。
- 提供机会去采取早期预防措施，增加项目成功的机率。
- 大大有助于早期建立产品开发的配置管理，均衡整个开发过程的负荷。
- 提高质量与效率。
- 使用户可以在新的一批功能开发测试后，立即参加验证，以便提供非常有价值的反馈。
缺点
- 如果所有的产品需求在一开始并不完全弄清楚的话，会给总体设计带来困难及削弱产品设计的完整性，并因而影响产品性能的优化及产品的可维护性。
- 如果缺乏严格的过程管理的话，这个生命周期模型很可能退化为一种原始的无计划的“试－错－改”模式。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
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- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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