计算机软件开发和应用领域十大关键技术解析

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软件工程的核心技术

软件工程的核心技术

软件工程的核心技术软件工程是一个涉及计算机科学与工程的领域,它关注软件的开发、维护和测试等各个环节。

在软件工程的实践中,有一些核心技术起着至关重要的作用。

本文将重点探讨软件工程的核心技术,包括需求工程、软件架构、设计模式、测试技术和项目管理。

需求工程需求工程是软件工程的第一步,它负责收集、分析和规范软件系统的需求。

在需求工程过程中,需求工程师与领域专家和项目利益相关者合作,目的是明确用户需求和系统约束。

在处理需求过程中,需求工程师需要进行需求认证、需求验证和需求跟踪等工作,以确保软件系统满足用户的期望。

软件架构软件架构是软件系统的基础结构,它定义了系统的组织方式和交互规则。

一种良好的软件架构可以提供可靠性、可维护性和可扩展性等优势。

常见的软件架构包括分层架构、客户-服务器架构和微服务架构等。

软件架构师需要对系统进行需求分析和风险评估,选择适合的架构风格,并通过抽象和模块化等方法实现系统功能的分离和复用。

设计模式设计模式是在软件设计过程中经常遇到的问题的解决方案。

它是一种被验证过的、可重用的设计思想,有助于提高代码的可读性和可维护性。

常见的设计模式包括单例模式、工厂模式和观察者模式等。

在使用设计模式时,开发人员需要根据具体情况选择合适的模式,并遵循模式的规范实现代码。

测试技术测试技术是保证软件质量的关键环节。

它包括单元测试、集成测试、系统测试和用户验收测试等多个层次。

通过测试技术,开发人员可以发现和修复软件中的缺陷,提高系统的稳定性和可靠性。

在测试过程中,开发人员需要制定测试计划、设计测试用例和执行测试等任务,以确保软件系统的正常运行。

项目管理项目管理在软件工程中扮演着重要角色,它涉及团队协作、进度控制和资源管理等方面。

良好的项目管理能够提高团队效率和项目的成功率。

在项目管理过程中,项目经理需要进行需求分析、项目计划和任务分配等工作,同时还需要监控项目进展、解决问题和管理风险等。

综上所述,软件工程的核心技术涵盖了需求工程、软件架构、设计模式、测试技术和项目管理等方面。

计算机科学的发展

计算机科学的发展

计算机科学的发展随着信息时代的到来,计算机科学逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。

计算机科学的发展,推动了社会科技发展进程和人类文明进步。

本文将就计算机领域的发展历程和未来展望进行探讨。

一、计算机科学的起源计算机科学起源于20世纪初的数学领域,随着科学技术的不断进步,人们开始思考如何将计算机技术应用到实际生产和科研当中。

1945年,由冯·诺伊曼提出的存储程序概念,奠定了现代计算机体系结构的基础。

随着计算机体积的不断缩小和性能的迅速提升,计算机科学开始迎来大发展,计算机已经成为了科技领域的核心。

二、计算机科学的关键技术现代计算机系统由一系列计算单元组成,而这些单元的不断升级优化,是计算机科学发展的核心。

计算机科学中的重要关键技术包括:1.芯片制造技术:芯片是计算机系统的核心部分,它被视为信息科技领域的晶片,决定了计算机的速度和性能等重要指标。

2.软件开发技术:软件是计算机系统的灵魂所在,良好的软件开发技术是保证计算机应用质量和效率的重要基础。

3.网络技术:现代社会大量依赖互联网和网络应用,网络技术的发展是保障社会信息交流和交流的关键。

三、计算机应用领域的拓展随着计算机科学技术的不断升级,计算机应用领域也在不断拓展,不仅涵盖了科学技术领域,也深入到了商业、文化、娱乐和社交等各个方面。

计算机科学应用领域的主要方向包括:1.信息技术:网络技术的发展和智能化系统的不断升级,大大促进了信息技术的发展,涉及到信息存储、检索、处理等方面,成为现代社会信息化进程的重要组成部分。

2.数字娱乐:游戏、音乐、电影等数字娱乐产品的不断升级和拓展,成为人们生活中不可或缺的一部分。

随着互联网的普及,数码媒体市场正在迅速扩张,其中电子阅读和数字音乐市场更是增长迅猛。

3.智能家居:智能家居通过网络技术的应用,将家庭中的各种电器、设施连接在一起,实现智能化控制,让家庭生活更加便捷舒适。

四、计算机科学的未来展望计算机科学的未来展望,将会围绕着人工智能、量子计算和生物计算等领域展开。

大数据应用开发关键技术

大数据应用开发关键技术

大数据应用开发关键技术随着信息技术的飞速发展,大数据应用的需求不断增加。

大数据应用开发是将大数据技术与软件开发相结合,通过对海量数据的存储、处理和分析,实现数据驱动的决策和创新。

在大数据应用开发过程中,有一些关键技术是不可或缺的。

一、数据采集和清洗大数据应用开发的第一步是数据采集和清洗。

数据采集是指从各种数据源中收集数据,包括传感器、日志、社交媒体等。

数据清洗是指对采集到的数据进行处理,去除重复、缺失或错误的数据。

数据采集和清洗的关键技术包括数据抓取、数据解析、数据清洗和数据预处理。

二、数据存储和管理大数据应用需要存储和管理海量的数据。

传统的关系型数据库无法满足大数据应用的需求,因此出现了一些新的数据存储和管理技术。

其中,分布式文件系统(如Hadoop HDFS)和分布式数据库(如HBase)是常用的大数据存储和管理技术。

这些技术可以将数据分布在多个节点上,实现数据的高可靠性和高性能。

三、数据处理和分析大数据应用的核心是数据处理和分析。

数据处理是指对大数据进行计算和转换,以获取有用的信息。

数据处理的关键技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等。

数据分析是指对数据进行统计和分析,以发现数据中的模式和规律。

数据分析的关键技术包括统计分析、数据可视化和数据建模等。

四、实时计算和流式处理随着大数据应用的发展,对实时计算和流式处理的需求也越来越大。

实时计算是指对实时数据进行处理和分析,以实现实时决策和实时预测。

流式处理是指对持续产生的数据流进行处理和分析,以实现实时数据处理和实时数据分析。

实时计算和流式处理的关键技术包括流式计算、复杂事件处理和实时数据仓库等。

五、数据安全和隐私保护大数据应用的开发过程中,数据安全和隐私保护是重要的考虑因素。

数据安全是指保护数据的机密性、完整性和可用性,防止数据被非法获取、篡改或破坏。

隐私保护是指保护个人隐私信息的机密性和安全性,防止个人隐私信息被滥用或泄露。

数据安全和隐私保护的关键技术包括数据加密、访问控制和隐私保护算法等。

计算机软件技术全解析

计算机软件技术全解析

计算机软件技术全解析第一章:计算机软件技术概述计算机软件技术是指运用计算机科学与软件工程的原理、方法和工具,设计、开发、维护和测试软件的过程。

它是计算机领域中一门非常重要的学科,负责构建各种应用程序、操作系统和网络系统等。

软件技术的核心任务是通过编程语言和开发工具,将人们的需求转化为能够被计算机理解和执行的指令集。

第二章:软件开发过程软件开发过程是指按照特定的方法和步骤,将软件从概念阶段转变为可以使用的成品的过程。

常见的软件开发过程包括瀑布模型、敏捷开发、迭代开发等。

在软件开发过程中,需要进行需求分析、设计、编码、测试和部署等一系列步骤,以确保软件的质量和功能符合用户的要求。

第三章:编程语言和开发工具编程语言是软件开发中最基础的部分,它是程序员用来编写代码的工具。

常见的编程语言有C、C++、Java、Python等。

每种编程语言都有其特点和应用场景,开发人员通过选择适合的编程语言来实现项目需求。

开发工具则提供了编写、调试和测试代码的环境,如集成开发环境(IDE)、调试器和版本控制系统等。

第四章:软件测试与质量保证软件测试是确保软件质量的关键环节,通过检测程序的正确性、可靠性和兼容性等,以保证软件功能的正确性和稳定性。

软件测试的方法包括单元测试、集成测试、系统测试、性能测试等。

质量保证则是通过工程化的方法,从需求分析到软件上线,全程监控和控制,以确保软件开发过程中的质量问题得到及时解决。

第五章:软件工程与项目管理软件工程是通过科学的方法和工程化的手段,对软件开发过程进行管理和控制的学科。

它包括项目计划、需求工程、结构设计和项目管理等方面。

在大型软件项目中,项目管理起到了至关重要的作用,通过明确的项目目标、合理的资源分配和有效的沟通协调,促进项目的成功交付。

第六章:人机交互与用户体验人机交互是研究人与计算机之间的信息交流和交互方式的学科。

通过设计友好的用户界面和人性化的交互方式,提高软件的易用性和用户体验。

计算机科学必知的关键点

计算机科学必知的关键点

计算机科学必知的关键点计算机科学作为一门快速发展的学科,涉及的知识点众多且广泛。

在这篇文章中,我将重点介绍一些计算机科学中必知的关键点,帮助读者了解这个领域的要点和基础知识。

1. 数据结构:数据结构是计算机科学中最基础也是最重要的概念之一。

它涉及到如何组织和存储数据,以便能够高效地访问和使用。

常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。

了解不同的数据结构及其特点,对于解决各种实际问题至关重要。

2. 算法:算法是计算机科学中解决问题的方法和步骤。

它们描述了如何用给定的输入来产生正确的输出。

优秀的算法可以提高程序的效率和性能。

常见的算法包括排序算法、搜索算法、图算法等。

了解不同的算法及其复杂度分析,有助于提高解决问题的能力。

3. 编程语言:编程语言是计算机科学中开发软件和应用程序的工具。

不同的语言有不同的语法和特点。

了解常见的编程语言如C、C++、Java、Python等,能够帮助我们选择最适合的语言来解决特定问题。

同时,掌握一门编程语言,能够实现自己的想法,并且将其转化为实际的应用程序。

4. 操作系统:操作系统是计算机硬件和软件之间的接口,管理计算机系统的各个组件。

它负责分配和管理计算机的资源,提供用户与计算机之间的交互。

了解操作系统的基本原理和功能,能够更好地理解计算机的工作原理,并能够进行系统级别的优化。

5. 数据库:数据库是用于存储和管理大量结构化数据的系统。

它们提供了高效的数据访问和管理方法。

了解数据库的基本概念和常见的数据库管理系统,如MySQL、Oracle等,能够帮助我们设计和优化数据存储和检索的方案。

6. 网络:计算机网络是连接计算机和其他设备的物理和逻辑结构。

它们允许计算机相互之间进行数据的传输和共享。

了解网络协议、网络拓扑和网络安全等方面的知识,能够帮助我们构建和维护可靠的网络系统。

7. 软件工程:软件工程是涉及到软件开发和维护的方法和过程。

它包括需求分析、设计、编码、测试和维护等多个阶段。

计算机软件的智能化决策和自动化处理技术

计算机软件的智能化决策和自动化处理技术

计算机软件的智能化决策和自动化处理技术一、引言计算机软件的智能化决策和自动化处理技术是当前计算机科学领域的研究热点,它通过将人工智能和自动化技术应用于软件开发和运行过程中,提高软件的性能、可靠性和用户体验。

本文将从不同角度探讨计算机软件的智能化决策和自动化处理技术的关键技术和应用。

二、智能化决策技术1. 智能搜索算法智能搜索算法是解决复杂优化问题的一种重要方法,它通过模拟自然界中的进化和群体行为,寻找问题的最优解。

常见的智能搜索算法包括遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法等。

这些算法可以应用在软件开发过程中,例如对软件的参数优化、软件测试用例自动生成等。

2. 智能推荐算法智能推荐算法是根据用户的历史行为和个人兴趣,为用户提供个性化的推荐服务。

它通过分析大量的用户数据,利用机器学习和数据挖掘技术,将用户的需求和喜好转化为推荐结果。

在软件开发中,智能推荐算法可以用于帮助开发人员选择合适的软件开发工具和框架,提高开发效率和软件质量。

三、自动化处理技术1. 自动化构建和部署自动化构建和部署是指利用自动化工具和技术,实现软件的自动编译、构建和部署过程。

这可以减少人工操作的错误和重复劳动,提高软件开发流程的效率和质量。

例如,使用版本控制系统和持续集成工具可以实现代码的自动构建和测试,帮助开发人员及时发现潜在的错误。

2. 自动化测试自动化测试是通过编写测试脚本和使用自动化测试工具,对软件进行自动化测试,减少人工测试的工作量和时间。

自动化测试可以覆盖更多的测试用例,并且可以持续进行测试,及时发现和修复软件的缺陷。

常见的自动化测试技术包括单元测试、集成测试和持续集成等。

四、智能化决策和自动化处理技术的应用1. 软件开发过程中的应用智能化决策和自动化处理技术可以应用在软件开发的各个环节,例如需求分析、设计、编码、测试和部署等。

通过智能搜索算法和智能推荐算法,可以提高开发人员的工作效率和软件的性能。

同时,自动化构建和部署、自动化测试等技术可以减少开发周期和降低软件开发的成本。

软件开发中的移动应用开发技术

软件开发中的移动应用开发技术

软件开发中的移动应用开发技术移动应用开发是当今科技领域的热门话题,随着智能手机的普及和移动互联网的发展,越来越多的企业和个人开始关注和投资于移动应用开发。

在这篇文章中,我们将讨论移动应用开发的一些关键技术和挑战。

一、移动应用开发的概述移动应用开发是指开发适用于移动设备(如智能手机、平板电脑等)的应用程序的过程。

移动应用开发通常涉及多个平台和技术,例如iOS、Android和Windows Phone等操作系统平台,并使用各自的开发工具和框架。

二、移动应用开发的关键技术1. 跨平台开发技术由于不同操作系统平台的存在,开发人员面临着如何在多个平台上开发应用程序的问题。

跨平台开发技术应运而生,它允许开发人员使用一种编程语言和开发工具来开发多个平台上的应用程序。

常用的跨平台开发技术包括React Native、Flutter和Ionic等。

2. 响应式设计移动设备的屏幕尺寸和分辨率各异,为了适应不同的设备,开发人员需要采用响应式设计方法来确保应用程序在各种屏幕上都能良好地呈现。

响应式设计可以根据设备的特性自动调整布局和元素大小,提供更好的用户体验。

3. 云服务集成移动应用通常需要与服务器进行数据交互和存储,而云服务可以为开发人员提供方便的后端解决方案。

通过云服务,开发人员可以轻松集成用户身份验证、推送通知和存储等功能,为应用程序提供更多的功能和价值。

4. 用户界面设计用户界面是移动应用的重要组成部分,良好的用户界面设计可以提升用户体验和应用的可用性。

在移动应用开发中,开发人员需要关注界面的可视化效果、交互设计和用户导航等方面,确保应用程序能够吸引用户并提供易于操作的界面。

三、移动应用开发的挑战1. 平台差异性不同的移动平台拥有各自独特的特性和限制,开发人员需要熟悉并遵守每个平台的开发规范。

同时,移动平台的更新和变化也给开发人员带来了持续学习和适应的挑战。

2. 设备多样性移动设备的硬件配置和功能各不相同,开发人员需要在考虑到设备差异的同时,保证应用程序的性能和兼容性。

超级计算技术的关键技术解析

超级计算技术的关键技术解析

超级计算技术的关键技术解析超级计算技术是一种高性能计算技术,用于解决涉及大规模数据处理、复杂计算和高速运算等难题。

它的应用范围广泛,如气象预测、流体力学模拟、生物医学研究、材料科学等领域。

这些应用领域对计算速度和精度的要求非常高,超级计算技术便应运而生。

在超级计算技术中,存在着一些关键技术,本文将对其进行详细解析。

首先,超级计算机的硬件是关键的一环。

高性能计算集群是超级计算机的核心组成部分。

它由大量的计算节点、存储节点和网络组成。

计算节点通常由多个处理器组成,每个处理器都有多个计算核心,能够同时执行多个任务。

这种并行处理的能力是超级计算机的重要特点,它能够将大规模的任务分解成多个小任务并行处理,大大提高了计算效率。

另一个关键技术是超级计算机的存储系统。

由于大规模计算任务需要处理大量的数据,因此超级计算机需要具备大容量的存储空间和高速的数据读写能力。

传统存储系统使用磁盘来存储数据,但磁盘的读写速度相对较慢,难以满足超级计算的需求。

因此,超级计算机使用了更快速的存储介质,如固态硬盘和闪存阵列。

这些存储介质具有更高的数据传输速度和更低的访问延迟,能够更好地支持超级计算的工作负载。

在超级计算技术中,还有一个关键技术是并行编程。

并行编程是指将一个大任务分解成多个小任务,然后同时执行这些小任务以提高计算效率。

为了实现并行编程,超级计算机通常采用消息传递接口(MPI)和并行编程模型(如OpenMP和CUDA)等技术。

消息传递接口允许不同的节点之间进行通信和数据交换,以实现任务的分发和结果的汇总。

而并行编程模型则提供了一套并行化的编程接口和方法,方便开发者编写并行程序。

此外,超级计算技术还需要高效的调度和管理。

由于超级计算机通常由大量的节点组成,节点之间需要进行任务的调度和资源的管理。

高效的调度算法能够合理分配任务和资源,提高整个系统的利用率。

同时,对于大规模计算任务,错误和故障的处理也是非常重要的。

超级计算机需要具备自动检测错误和故障的能力,并能够在发生故障时快速进行切换和恢复。

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计算机软件开发和应用领域十大关键技术解析在当今的IT就业市场,有人欢喜有人忧。

有人对目前的工作和薪水很满意,有人目前正面临着下岗,或者已经下岗……可能你是公司里唯一谙熟某项关键技术的高手,缺了你,公司便玩不转了;也可能你所在的公司对你现有的专业技能高枕无忧,认为你在任期内足以胜任公司给你的开发任务(当然就不会再花银子去培训你啦)。

不要告诉我你们公司对原来用VB开发的业务处理系统很满意,而你呢,也认为自己除了用C语言开发程序以外,不会再去做别的什么事情。

你是不是对.NET和Java为争夺开发工具市场撕破脸皮而熟视无睹,你是不是对XML将要取代关系数据库而无动于衷以及不屑一顾。

你是不是认为你能用汇编或C开发任何东西,所以觉得其它开发工具都不再重要……如果真是这样,那么你离失业的日子不远了俗话说——未雨绸缪……想一想如果你现在失业没有工作会怎么样?想一想现在还有如此之多的弟兄们为了找一个饭碗而四处奔波。

想一想如果现在你们公司为了抢占市场,突然要进行技术转向,你该怎么办?想一想你现在为了自己的前途,突然需要改变技术领域,你该怎么办?或者你不满足于现在自己的知识结构,想要再充实一下,但又不知选择那些内容来学习。

那么继续往下看,并一起参加讨论吧,相信会有收获的。

在人才招聘市场,人事经理们关注的是实际技能,要求现在和将来从事开发工作所需要的实际技能。

作为一个技术开发人员,自己的知识结构是就业和保持自身岗位的关键。

此外还有一点也很重要,那就是即便你不再从事或者寻求实际的开发工作,也必须尽可能多地了解和熟悉当今你所从事的领域中最前沿的技术和信息,只有这样才能跟上技术发展的步伐。

以便使自己始终处于不败之地。

本文列出了当今计算机软件开发和应用领域最重要十种关键技术排名,如果你想保证你现在以及未来的几年不失业,那么你最好跟上这些技术的发展。

虽然你不必对这十种技术样样精通,但至少应该对它们非常熟悉。

一、XML在十种技术中,最重要的一种技术我想应该非XML莫属。

这里不仅仅指XML规范本身,还包括一系列有关的基于XML的语言:主要有XHTML,XSLT,XSL,DTDs,XML Schema(XSD),XPath,XQuery和SOAP。

如果你现在还对XML一无所知,那么赶快狂补吧。

XML是包含类似于HTML标签的一个文本文件,在这个文件中定义了一个树型结构来描述它所保存的数据。

XML最大的优点是你既可以在这个文本文件中存储结构化数据,也可以在其中存储非结构化数据——也就是说,它能包含和描述“粗糙的”文档数据,就像它描述“规则的”表格数据一样。

XHTML是目前编写HTML的首选方法;因为XHTML本身就是格式良好的XML,与通常畸形的HTML文档相比,XHTML格式文档更容易处理。

XSLT和XSL是对XML文档进行转换的语言。

它们可以将XML 文档转换成各种格式,比如另一个文本文件、PDF文件、HTML文件、逗号分割的文件,或者转换成其它的XML文档。

DTDs和XML Schema用来描述XML文件所包含的数据内容的类型,使你不用编写定制的代码就能对XML文档的内容进行“有效性”检查,使内容强行遵守给出的规则。

XPath和XQuery是查询语言,用它们可以从XML文档中吸取单个的数据项或者数据项列表。

XQuery的功能特别强大,因为它对XPath查询进行了扩展。

实际上,XQuery和XML的关系就像SQL 之于关系数据库一样。

SOAP是Web services间进行通讯的标准协议。

你不必知道SOAP 协议的所有细节,但是你应该熟悉其常用规则及其工作原理,这样你才能使用它。

二、Web ServicesWeb服务是XML流行后的直接产物。

因为XML可以描述数据和对象,XML大纲可以保证XML文档数据的有效性,因为XML的基于文本的规范,因而XML文档极其适合于作为一种跨平台通讯标准的基本格式。

如果你还没有接触过Web服务,那么过不了多久你肯定会碰到它,所以必须熟练掌握Web服务,最好是精通它,因为它是迄今为止应用程序间跨不同种类机器、语言、平台和位置通讯的最简单的一种方式。

不管你需不需要它,Web服务都会是将来互用性的主要趋势。

XML工作组的John Bosak曾说过:“XML使得Java有事可做”,那么,我们也可以说,Web服务使得所有语言都有事可做。

Web服务让运行在大型机上的COBOL应用程序与运行在手持设备上的应用程序相互沟通;让Java小应用与。

NET服务器相互通讯,让桌面应用与Web服务器进行无缝交互,不但为商业数据处理,同时也为商业功能提供了方便的实现——并且这种实现与语言、平台、和位置无关。

三、面向对象编程许多程序员仍然认为OOP乃技术的象牙之塔,但是细细想一下过去十年里在面向对象领域里占据过统治地位的开发语言之后,你就不会这么认为了,OOP理念从Smalltalk开始,然后蔓延到C++和Pascal(Delphi),到Java成为真正的主流,和C#的出现可以说是OOP发展到了登峰造极的地步。

虽然使用这些语言不必了解OOP的概念,但如果你缺乏一些OOP的基本知识和方法,我想你很难在逐渐疲软的就业市场中找到工作。

四、Java,C++,C#,如果你热衷于技术,并且热爱编程,那么我想你应该轻松玩转这些高级语言,我说的玩转并不一定要你成为超级编程高手。

而是能看懂用这些语言编写的代码即可。

如果你还有精力用它们编码那就更好了。

其实这种机会甚少。

但是看代码的机会很多,学习编程的最有效的一种方式就是看源代码——浩如烟海的源代码中很多都不是用你所钟爱的开发语言编写的。

在过去的几年里,各个语言功能的发展基本上都差不多。

现在你完全可以用来写Windows服务、Web应用或者命令行程序。

即使你只用其中的一种语言写程序。

我认为也完全有必要学习另外一种语言,使自己能阅读和理解它们现有的例子代码,并且能将一种语言编写的代码转换成你首选的编程语言代码。

这里列出的四种语言可谓是一个强大的开发语言工具箱,如果你掌握了它们,毫无疑问你一定是一个众人仰慕的高手。

这里我要声明一下:那就是我并没有要忽略和排除其它的高级语言,如:FORTRAN、COBOL、APL、ADA、Perl和Lisp等等,根据你所从事的领域不同,应该选择适合的语言和工具。

五、JavaScriptJava和JavaScript两者的名字尽管很类似,但它们之间并没有什么关系。

为什么一种脚本语言会如此重要,以至于将它列入十种关键技术之一呢?仔细想一下就知道了,目前所有主流的浏览器都使用JavaScript。

如果你要编写Web应用程序,那么JavaScript不可或缺。

此外,JavaScript还能作为一种服务器端的脚本语言,如将它嵌入在ASP、中,或者嵌入XSLT来扩展功能。

目前JavaScript在Mozilla/Netscape中是激活基于XUL界面的首选语言,它派生出了ActionScript,成为Flash MX应用的编程语言。

还有就是JavaScript 极有可能成为未来新设备的脚本语言以及主流应用的宏语言。

相比之下,VBScript虽然在微软的产品中得到很好的支持,但从长远来看,没有迹象表明它会有美好前途。

微软自己都趋向于用JavaScript(或者用由JavaScript派生的JScript)来编写其客户端脚本代码。

因此,如果你要选择脚本语言,非JavaScript莫属。

六、Regular Expressions从所周知,关系数据库的查询使用SQL,搜索XML文档用XPath 和XQuery,而正则表达式则用来搜索纯文本。

例如,你可以用一个命令来查找或删除HTML格式文件中的注释内容。

大家都用过“IndexOf”、“InStr”以及“Like”这些内建在JavaScript或VB中的文本搜索函数,这些函数虽然很容易使用,但是它们的功能却无法与正则表达式同日而语——现在每一种主流的开发语言都提供对正则表达式的存取。

尽管有人认为正则表达式本身的读写艰涩难懂,但毕竟它的功能强大,使用它的领域也越来越多。

七、Design Patterns就像OOP通过创建和分类对象来简化编程一样,设计模式将普通的对象交互分类成指定的模型,这是一个从一般到具体的过程。

OOP的成分使用得越多,设计模式就显得越有用武之地。

所以你必须理解它们,跟上其总体理论的发展。

八、Flash MX当你需要比HTML和CSS所能提供的更多的客户端图形和编程能力时,Flash是最佳选择。

在Flash中编程比用Java小应用或者.NET 代码来得快得多,也容易得多。

在最新版本中(MX),Flash不仅可以画图和进行动画打包,它还是个高度的可编程应用环境。

具备强大的与SOAP Web服务沟通的能力,可以调用运行在远端服务器上的ColdFusion、Java或。

NET 代码。

可以说Flash几乎无处不在,包括手持设备、置顶盒、甚至是新的平板电脑,你到处都可以见到它的身影,所以使用它实际上可以扩展和延伸你的应用程序使用领域。

九、Linux/Windows这是当今PC机操作系统的两大阵容,如果你想在计算机行业里混,就一定要熟悉它们。

对于Linux,最好能自己安装,配置,下载它的图形用户界面以及一些应用程序。

自己安装Apache并会编写Web应用程序。

要清醒地认识到这个世界除了Windows之外,还有Linux的存在。

并且这种局面将会长期存在。

反过来,如果你是一个死忠的Linux开发者,不要再继续对Windows的憎恶,要相互学习,取长补短,看看Windows有什么好的东东可以采纳。

记住Windows 仍然是桌面之王。

谁也说不准你们公司什么时候会决定从Linux转向Windows,或者从Windows转向Linux。

谁也说不准什么时候你会跳槽跑到另外一个使用不同平台的公司上班——或者即便不跳槽,也有可能在不同平台上开始另外一个杀手级项目——所以最好在每个平台上都积累一些经验,而不要在一棵树上吊死。

十、SQL尽管SQL在当今众多的技术中已不是什么新东西,而且在未来的十年里它的作用很有可能被削弱,甚至整个被淘汰,但它仍然是一种基本技能——别看它是一种基本技能,至今仍有许多开发人员不懂什么是SQL或对它了解不多。

不要指望基于图形用户界面的SQL构造器会帮你的忙,还是自己亲手写SQL查询吧,确定你掌握了SQL 的基本语法。

现在理解了SQL,不仅对以后学习XQuery有所裨益,而且可以使你很快找到简化或改进当前开发项目的途径。

尾声:培养对技术的好奇心其实,不管技术的发展趋势如何,每个人最重要的一个技能是好奇心。

敢于面对挑战,在你目前或未来的工作中,新语言或新技术可能很重要,也可能不怎么重要,你所学习的东西并不一定非要针对你的工作。

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