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出版者:机械工业

作者:李敏

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2006-8

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111194941

丛书系列:

图书标签:

计算机图形学
图像处理
应用教程
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具体描述

本书共15章，其中第1、2章介绍了图形图像处理的基础知识、图像的采集与输出；第3-13章介绍了图像处理软件Photoshop CS，主要内容包括：Photoshop CS的基础知识、色调与色彩、图像的绘制与编辑、文本、图层、通道和蒙版、路径、动作、滤镜、照片处理技术、网页图像的估化和动画设计等；第14章介绍了Illustrator CS的功能、图形的绘制与编辑、与Photoshop 的结合应用；第15章介绍了PageMaker 6.5的功能、出版物制作流程及应用。

本书既可作为高职高专计算机专业及相关专业的教材，又可作为广大图形图像设计爱好者的自学读物或培训教材。

软件工程项目管理实践与前沿技术书籍简介本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨软件工程领域中项目管理的核心理论、关键实践以及面向未来的前沿技术应用。内容聚焦于如何高效、可靠地组织和交付复杂的软件系统，强调理论与实际操作的紧密结合。第一部分：软件项目管理基石与方法论本部分系统梳理了软件项目管理的基础框架和主流方法论，为读者打下坚实的理论基础。第一章：软件工程与项目管理概述本章首先界定了软件工程的范畴及其在现代信息技术中的核心地位。随后，详细阐述了项目管理的本质、目标以及在软件生命周期中的作用。重点分析了项目管理知识体系（PMBOK）的结构，并引入了利益相关者理论在软件项目中的应用，强调识别、分析和有效沟通对于项目成功的决定性作用。本章还对比了传统瀑布模型、迭代模型和增量模型的优缺点，为后续方法论的选择奠定基础。第二章：敏捷项目管理精要敏捷方法论是当代软件开发的主流范式。本章深入剖析了敏捷宣言的十二条原则及其核心价值观。详细介绍了Scrum框架的运作机制，包括角色（产品负责人、Scrum Master、开发团队）、工件（产品待办列表、冲刺待办列表、增量）和仪式（冲刺计划会议、每日站会、冲刺评审会、冲刺回顾会）。同时，也探讨了看板（Kanban）方法，侧重于可视化工作流、限制在制品数量（WIP）以及持续改进的实践。本章还将敏捷原则与大规模敏捷框架（如SAFe或LeSS的初步概念）进行对接，展示敏捷如何在大型组织中落地。第三章：风险管理与质量保障风险是软件项目不可避免的组成部分。本章构建了一个系统的风险管理流程：风险识别（如使用头脑风暴、SWOT分析）、风险分析（定性与定量）、风险应对规划（规避、减轻、转移、接受）和风险监控。针对软件特有的风险类型，如需求蔓延、技术债务、人员流失等，提供了具体的应对策略。在质量保障方面，本章阐述了ISO 9000系列标准在软件开发中的应用，区分了质量保证（QA）和质量控制（QC），并强调了持续集成/持续交付（CI/CD）管道对提升软件质量的支撑作用。第二部分：项目执行、度量与团队协作本部分聚焦于项目执行阶段的实际操作技巧、关键性能指标的设定与跟踪，以及高效团队的构建与维护。第四章：需求工程与范围管理高质量的需求是项目成功的起点。本章细致讲解了需求获取的技术，包括访谈、原型法、用户故事的撰写与精炼。重点讨论了如何管理需求变更，引入了需求追溯矩阵（RTM）的概念，确保所有开发活动均可追溯至特定的业务需求。范围管理部分则强调了工作分解结构（WBS）的构建过程，如何将复杂的项目分解为可管理的任务包，并严格控制范围蔓延（Scope Creep）。第五章：进度、成本与资源优化时间与成本控制是项目经理的核心职责。本章详细介绍了进度计划的技术，包括关键路径法（CPM）、计划评审技术（PERT）。对于资源管理，本章讨论了资源平衡、资源优化技术，以及如何基于历史数据进行准确的成本估算（如三点估算、类比估算）。此外，引入了挣值管理（EVM）作为衡量项目绩效的强大工具，通过分析计划价值（PV）、挣值（EV）和实际成本（AC）来实时评估项目的健康状况。第六章：高效的软件开发团队建设与沟通人员是软件项目中最宝贵的资产。本章探讨了构建高绩效跨职能团队的要素，包括角色清晰度、心理安全感和团队成熟度模型。重点分析了软件项目中的沟通模型，如何设计有效的沟通计划，利用不同的沟通渠道（同步与异步）来适应不同场景的需求。对于冲突管理，本章提供了建设性的解决框架，旨在将冲突转化为改进的机会，而非障碍。第三部分：前沿技术在项目管理中的应用随着信息技术的飞速发展，项目管理也需要不断吸收新技术以提高效率和决策质量。第七章：DevOps文化与工具链集成本章深入探讨了DevOps理念如何重塑软件交付流程，强调开发（Dev）与运维（Ops）的文化融合。详细介绍了自动化测试、基础设施即代码（IaC）的概念，以及常用的DevOps工具链，如Jenkins、GitLab CI等，展示如何将这些工具集成到统一的项目交付流程中，实现快速、可靠的部署。第八章：项目管理中的数据分析与预测本章将数据科学的方法引入项目管理决策。讲解了如何收集和清洗项目过程数据（如缺陷密度、代码提交频率、燃尽图数据）。重点介绍预测性分析模型在识别潜在延迟、预测完成日期方面的应用。通过可视化技术，帮助管理者从复杂的项目中提取有意义的洞察，实现基于数据的项目控制，而非凭直觉决策。第九章：人工智能辅助的项目决策本章展望了人工智能（AI）和机器学习（ML）在项目管理中的新兴作用。讨论了AI在需求优先级排序、自动风险预警、资源分配优化方面的潜力。例如，如何利用自然语言处理（NLP）技术分析用户反馈和需求文档，以提高需求分析的效率和准确性。同时，也讨论了采用这些新技术时需要注意的伦理、数据安全和工具选择的挑战。总结与展望本书最后一部分对整个软件项目管理体系进行了综合回顾，强调了适应性、学习能力和技术整合能力是未来项目管理者必备的核心素养。通过理论讲解、案例分析和实践指导，本书致力于培养读者成为能够驾驭复杂、快速变化软件项目的专业人才。