[荐]软件功能点技术与应用(有很多行业数据)
XX软件的移动设备应用介绍
XX软件的移动设备应用介绍第一章：XX软件的背景与概述XX软件是一款专为移动设备开发的应用程序，旨在提供便捷、高效的解决方案，并为用户带来全新的使用体验。
作为一款领先的移动设备应用，XX软件结合了先进技术和创新功能，拥有广泛的应用领域，使用户能够更好地处理工作、学习和娱乐，提高工作效率和生活质量。
第二章：功能与特点1. 多平台适配：XX软件可以在不同操作系统的移动设备上运行，包括iOS、Android和Windows等，可以满足用户的不同需求。
2. 强大的文件管理功能：XX软件提供了强大的文件管理功能，可以轻松访问和管理设备上的各种文件，包括文档、图片、音乐和视频等。
用户可以进行文件的浏览、复制、剪切和粘贴等操作，方便快捷。
3. 数据备份与恢复：XX软件支持对移动设备中的数据进行备份和恢复操作，用户可以通过云存储等方式将重要文件备份至安全地方，避免数据丢失或损坏的风险。
4. 安全与隐私保护：XX软件提供多种安全和隐私保护功能，包括文件加密、隐私保护文件夹等。
用户可以设置密码或指纹识别等身份验证功能，确保个人信息的安全。
5. 多媒体体验：XX软件支持多种媒体格式的文件播放，例如音乐、视频等。
用户可以通过XX软件在移动设备上享受高品质的音乐和视频体验。
第三章：适用场景与案例1. 商务办公：XX软件可以帮助商务人员轻松管理和共享工作文件，提高工作效率。
例如，用户可以使用XX软件将重要的商务文档备份至云端，方便随时查阅和共享。
2. 学习与教育：XX软件可以作为学生和教师的助手，提供学习资源的管理和整理。
学生可以使用XX软件创建学习计划、整理笔记，并进行备份和恢复，帮助他们更好地掌握学习内容。
3. 娱乐与休闲：XX软件提供了丰富的娱乐功能，用户可以通过XX软件播放音乐、观看视频等，享受高品质的娱乐体验。
同时，用户还可以使用XX软件管理和浏览图片，方便分享和保存美好时刻。
第四章：用户评价与推荐1. 用户评价：根据用户的反馈和评价，XX软件被称为一款功能强大、易于使用和稳定可靠的移动设备应用。
短视频行业的创新技术与应用案例
短视频行业的创新技术与应用案例随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，短视频行业逐渐成为人们休闲娱乐的主要选择之一。
为了吸引更多用户和提供更好的使用体验，短视频平台不断进行技术创新与应用升级。
本文将重点介绍短视频行业的一些创新技术与应用案例。
一、直播与互动技术直播已成为短视频行业的一大创新技术。
通过直播功能，用户可以实时观看他人的行为或经历，从而增强与内容的互动性。
直播技术的应用案例包括网红直播、游戏直播、电商直播等。
比如，一些短视频平台推出了直播功能，让用户可以与明星主播互动、观看演唱会或体育赛事。
直播技术给用户带来了全新的娱乐方式和社交体验，也给广告主带来了更多的商机。
二、人工智能与算法推荐人工智能技术在短视频行业中的应用不断提升用户体验。
通过数据分析和机器学习算法，平台可以根据用户的兴趣和行为偏好，推荐个性化的视频内容。
例如，短视频平台可以根据用户的历史观看记录和点赞表现，为用户推荐相关的视频，从而提供更符合用户兴趣的内容。
这种个性化推荐系统不仅加强了用户黏性，也提升了用户满意度。
三、AR与特效技术增强现实（AR）技术和特效技术在短视频行业中的应用越发普遍。
AR技术可以将虚拟内容叠加到真实画面上，为用户创造出更有趣、更富创意的视频效果。
特效技术可以通过添加各种滤镜、变脸等效果，使短视频更加生动有趣。
这些技术的应用不仅提升了用户对短视频内容的欣赏度，也丰富了用户创作视频的方式。
四、分发与分享技术短视频平台为了更好地推广内容和吸引用户，不断优化分发和分享技术。
通过与各大社交媒体平台的合作，短视频平台可以将内容高效地传播出去。
同时，通过引入社交功能，用户可以方便地将自己喜欢的视频分享给朋友，从而扩大影响力。
例如，一些短视频平台还加入了社交化的评论、点赞和分享功能，使得用户可以与他人互动、分享自己的观点。
这种分发与分享技术的创新，为短视频行业带来了更多粉丝和用户。
五、内容版权保护技术随着短视频行业的兴起，内容盗版问题也日益严重。
计算机软件的高级功能解析与应用
计算机软件的高级功能解析与应用第一章：图像处理与识别图像处理与识别是计算机软件的一项重要高级功能。
在这个章节中，将介绍图像处理与识别的基本概念以及其在实际应用中的重要性。
1.1 图像处理的基本概念图像处理是指对图像进行增强、分析、识别、压缩等操作，使得图像更适合人类视觉系统的感知和计算机的处理。
图像处理的基本过程包括图像获取、预处理、特征提取、分类与识别等步骤。
1.2 图像处理的应用领域图像处理在多个领域中有着广泛的应用，如医学影像处理、安防监控、图像搜索、虚拟现实等。
其中，医学影像处理在疾病诊断、手术规划等方面发挥着重要作用。
1.3 图像识别的基本原理图像识别是指通过计算机算法将输入的图像与预先建立的模型或库中的图像进行匹配，从而实现对图像进行分类、鉴别或识别。
图像识别的基本原理包括特征提取、特征匹配和分类器训练等步骤。
1.4 图像识别的应用案例图像识别在无人驾驶、人脸识别、物体检测等方面有着广泛的应用。
例如，在无人驾驶领域，基于图像识别的技术可以实现对交通信号灯及行人的识别，从而提高车辆的安全性。
第二章：自然语言处理自然语言处理是计算机软件的另一个重要高级功能。
本章节将重点介绍自然语言处理的基本原理及其在实际应用中的应用。
2.1 自然语言处理的基本原理自然语言处理是指计算机对人类语言进行处理与分析的技术。
其基本原理包括文本分析、句法分析、语义分析等。
通过自然语言处理，计算机可以理解并处理人类的语言。
2.2 自然语言处理的应用领域自然语言处理在机器翻译、文本情感分析、智能客服、金融风险控制等领域有着重要的应用。
例如，在机器翻译领域，自然语言处理可以将输入的一种语言转化为另一种语言，从而实现跨语言的交流。
2.3 文本情感分析的基本原理文本情感分析是指通过自然语言处理技术来分析文本中所表达的情感信息，如喜怒哀乐、恐惧等。
文本情感分析的基本原理包括特征提取、情感分类器训练等步骤。
2.4 文本情感分析的应用案例文本情感分析可以在社交媒体分析、用户评论分析等方面得到广泛应用。
软件功能点介绍
– 计算功能点
– FPC=UFP*VAF
• 示例一
示例
功能点应用场景
• 1 项目前期的可行性分析
– 关注技术可行性之外的内容 – 采用快速功能点方法判断项目所需完成的工期和初步
• 2 甲方确立项目范围与标的
– 甲方在招标的过程中首先需要在内部立项、申请预算 – 功能点方法有助于给出明确的预算申请依据，使得预
算过程更加透明
• 示例：1000个功能点的项目，甲方内部申请的预算为 1000*2K=2000K，其中1000FP是根据功能点标准得到，而 每个功能点的费用为2K则可以依据行业数据得到（假定一个 功能点的开发成本为1.5K左右，考虑到乙方的利润为20%， 以及甲方10%左右的管理成本）
Application A
file file
file
Application B file
内部逻辑文件ILF
外部接口文件EIF
数据功能
功能点分析方法
• 把用户的业务功能需求分为数据功能需求和处理 数据的事务功能需求
• 数据分为应用内部逻辑数据和应用外部的接口数 据，事务分为对数据的外部输入、输出和查询
功能点计数过程
user1
查询员工信息EQ
user1 新建员工信息EI
HR system
Байду номын сангаасEmployee information(ILF)
Boundary
Currency App
Conversion rate(EIF)
生成员工信息报表EO
软件功能点介绍
Low（5） Low（5） Average（7）
功能点分析方法
事务功能（Transaction Function）
指提供给用户的以满足应用数据处理需求的功能性 分为外部输入（EI）、外部输出（EO）、外部查询 （EQ） 复杂性由数据元素类型（DET）和文件引用类型（FTR） 决定
5 乙方项目立项的依据
基于功能点方法，乙方内部的人员配备、费用安排以 及工期设定等都可以更透明 乙方比较不同项目的预算 可以更好地将市场因素与技术因素区分开来，从而给 定相对客观的立项依据
示例：项目的项目，它们的合同价分别是50万、100万、150 万，那么乙方内部立项的预算是否会有所不同？
2007.11
2007.11
28
功能点应用场景
8 测试阶段的质量目标设定
软件测试除了关注测试用例是否充分外，还要考虑所 发现的问题是否已经足够 测试用例的充分性可以功能点去衡量，测试发现的问 题也用功能点去衡量，再结合缺陷趋势分析、缺陷正 交分析，最后可以判断测试后质量状况
2007.11
15
功能点分析方法
事务功能（Transaction Function）
EO
1 to 5 DET 0 to 1 FTR 2 to 3 FTR 4 or more FTR Low(4) Low(4) Average(5)
6 to 19 DET Low(4) Average(5) High(7)
6 to 19 DET Low(3) Average(4) High(6)
20 or more DET Average(4) High(6) High(6)
2007.11
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功能点分析方法
鲁大师软件特点及功能简介
特点1、鲁大师提供国内最领先的计算机硬件信息检测技术，包含最全面的硬件信息数据库。
与国际知名的Everest相比，“鲁大师”给用户提供更加简洁的报告，而不是一大堆连很多专业级别的用户都看不懂的参数。
而与其他国际知名的CPU-Z(主要支持CPU信息)、GPU-Z(主要支持显卡信息)相比，鲁大师”提供更为全面的检测项目，并支持最新的各种CPU、主板、显卡等硬件；2、“鲁大师”能定时扫描您的计算机的安全情况，为您提供安全报告，有相关的资料的悬浮窗，可以显示“CPU温度”、“风扇转速”、“硬盘温度”、“主板温度、“显卡温度”等。
会到微软官方网站为您下载安装最适合您的机器的漏洞补丁。
“鲁大师”只会安装您的机器需要升级的漏洞补丁，并支持下载同时安装，大幅提高补丁安装速度，节省热门软件推荐安装您的等待时间。
3、鲁大师本身虽然需要安装，但由于鲁大师本身是一款不依赖注册表的绿色软件。
所以直接把鲁大师所在目录（默认是C:\Program Files\LuDaShi）复制或打包压缩即可得到鲁大师绿色版。
你可以把鲁大师目录复制到U盘，随身携带。
具体功能一、硬件检测：在硬件概览，鲁大师显示您的计算机的硬件配置的简洁报告，报告包含以下内容：计算机生产厂商（品牌机）操作系统处理器型号主板型号芯片组内存品牌及容量主硬盘品牌及型号显卡品牌及显存容量显示器品牌及尺寸声卡型号网卡型号检测到的电脑硬件品牌，其品牌或厂商图标会显示在页面左下方，点击这些厂商图标可以访问这些厂商的官方网站。
二、温度检测：在温度监测内，鲁大师显示计算机各类硬件温度的变化曲线图表。
温度监测包含以下内容(视当前系统的传感器而定)：CPU温度显卡温度(GPU温度) 主硬盘温度主板温度勾选设备图标左上方的选择框可以在曲线图表中显示该设备的温度，温度曲线与该设备图标中心区域颜色一致。
点击右侧快捷操作中的“保存监测结果”可以将监测结果保存到文件。
小提示:你可以在运行温度监测时，最小化鲁大师，然后运行3D游戏，待游戏结束后，观察硬件温度的变化。
大数据时代下计算机软件技术的应用分析
大数据时代下计算机软件技术的应用分析【摘要】随着大数据时代的到来，计算机软件技术也在不断地发展和演进。
本文将从多个方面对大数据技术在计算机软件开发中的应用、云计算和分布式系统对软件技术的影响、人工智能与大数据的结合在软件开发中的应用、数据安全与隐私保护在大数据时代下的挑战以及大数据时代下计算机软件技术的发展趋势进行分析。
通过对现状和趋势的探讨，展望了大数据时代下计算机软件技术的应用前景和未来发展。
这些内容将为读者提供了解大数据时代下计算机软件技术应用现状的全面视角，以及未来发展方向的探讨。
【关键词】大数据技术、计算机软件开发、云计算、分布式系统、人工智能、数据安全、隐私保护、发展趋势、应用前景、现状、未来发展。
1. 引言1.1 大数据时代下计算机软件技术的应用分析在大数据时代下，计算机软件技术的应用变得更加广泛和深入。
随着大数据技术的不断发展，计算机软件在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
本文将重点讨论大数据技术在计算机软件开发中的应用、云计算和分布式系统对软件技术的影响、人工智能与大数据的结合在软件开发中的应用、数据安全与隐私保护在大数据时代下的挑战以及大数据时代下计算机软件技术的发展趋势。
在过去，计算机软件开发主要是基于小规模数据和传统的开发模式，但随着大数据技术的兴起，软件开发也面临着新的挑战和机遇。
大数据技术能够处理海量数据并提供准确的分析结果，因此在软件开发中被广泛应用。
大数据技术可以帮助软件开发人员更好地理解用户需求、优化软件性能和提升用户体验。
云计算和分布式系统是现代软件开发中不可或缺的两大技术。
云计算可以提供弹性的计算资源和存储空间，使软件开发更加灵活和高效。
而分布式系统则可以实现数据的分布式存储和处理，提高系统的可靠性和性能。
这两种技术的结合使得软件开发变得更加简单和便利。
人工智能和大数据的结合也为软件开发带来了新的可能性。
人工智能可以帮助软件开发人员自动化任务、优化算法和改善用户体验。
ai软件知识点总结
ai软件知识点总结人工智能（AI）是当今科技领域中最炙手可热的话题之一。
从自动驾驶汽车到语音助手，从医疗诊断到金融预测，AI技术正在各个领域展现出无穷的潜力和应用价值。
其核心是在仿生学、认知心理学、神经科学、计算机科学、信息工程和数学等领域共同推动下发展起来，并由此形成了一系列的学科、理论与技术。
AI软件指的是使用人工智能技术进行开发和应用的软件。
它是一种具有智能行为的软件，能够模仿人类的思维和认知能力，进行复杂的数据处理和决策。
AI软件广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习、深度学习、智能推荐系统、智能嵌入式系统等领域。
本文将介绍AI软件的基本知识点，帮助读者了解AI软件的原理、技术和应用。
一、AI软件的基本概念1.1 人工智能的概念人工智能（AI）是指利用电脑程序模拟、延伸和扩展人类智力活动的一门技术科学。
它是一门将计算机科学、认知心理学、神经科学等多个领域的知识和技术相结合的交叉学科。
其目标是研究和开发出能够模仿人类智能行为的智能系统，使之能够具有类似于人类智能的推理、学习、决策和交流等能力。
1.2 AI软件的概念AI软件是利用人工智能技术进行开发和应用的软件。
它能够进行自动化的数据处理和决策，如图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、机器学习等功能，从而实现人与电脑之间的智能交互。
1.3 AI软件的特点1) 智能化：AI软件能够对各种数据进行智能化处理，包括图像、语音、文本、数字等。
2) 自动化：AI软件能够进行自动化的数据分析、决策和推荐。
3) 学习性：AI软件能够自主学习和适应不同的环境和任务，提高其智能化水平。
4) 交互性：AI软件能够实现人机和机机之间的智能交互，对用户的需求进行智能响应。
1.4 AI软件的分类AI软件根据其功能和应用领域的不同，可分为图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习、深度学习、智能推荐系统、智能嵌入式系统等多个类别。
这些类别的软件均是基于人工智能技术开发的，具有不同的特点和应用场景。
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功能点分析概述
• IFPUG
– IFPUG (International Function Points Users’ Group) 即国际功能点用户组是一个致力于功能点分析 研究的非营利性组织。 – 1986年IFPUG组织成立，后续的FP指南都是由 IFPUG组织所发布的Function Point Counting Practices Manual 系列版本 –
0.35 0.3
0.25
FP/Hour
0.2 0.15
0.1
0.05 0
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
Project Function Point Size
2014.02 34
为什么使用功能点分析
• 使用功能点分析的好处
– 使用功能点管理软件组织
• 用于资产管理
– 功能点分析（Function Point Analysis）是从用户 角度度量软件开发的一种标准方法。
– 功能点分析基于用户的逻辑功能需求，而不考 虑应用的物理实现
2014.02
23
功能点分析概述
• 功能点历史
– 1979 – 1984 – 1988 – 1990 – 1994 – 1999 – 2003 – 2004
2014.02
40
功能点分析方法
• 数据功能（Data Function）
– 指提供给用户的以满足应用内部和外部数据需 求的功能性 – 分为内部逻辑文件（ILF）和外部接口文件（EIF） – 复杂性由数据元素类型（DET）和记录元素类型 （RET）决定
COSMIC FFP 功能点标准
2014.02
5
IFPUG功能点
– 1979 – 1984 – 1988 – 1990 – 1994 – 1999 – 2003 – 2004
2014.02
IBM的Allan Albrecht提出FP方法 正式的FP使用指南发布 FP CPM release 2.0 FP CPM release 3.0 FP CPM release 4.0 FP CPM release 4.1 加入ISO/IEC标准 FP CPM release 4.2
• 步骤二：映射阶段
2014.02
15
Cosmic FFP 功能点
• 步骤二：映射阶段（续）
2014.02
16
Cosmic FFP 功能点
• 步骤二：映射阶段（续）
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Cosmic FFP 功能点
• 步骤二：映射阶段（续）
2014.02
18
Cosmic FFP 功能点
• 步骤三：度量阶段
– 可预见的功能性 – 可预见的工作量和工期 – 可预见的成本
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为什么使用功能点分析
• 使用功能点分析的好处
– 使用功能点管理软件组织
• 进行组织级改进
– 进行过程度量 – 进行项目管理度量 » 估计 » 生产率 » 缺陷密度 » 等等 – 进行标杆
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功能点分析方法
软件功能点技术与应用
内容
• • • • • 功能点标准概述 IFPUG功能点概述 示例 升级项目及维护活动 功能点应用
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2
功能点标准概述
• • • • • 功能点标准 IFPUG 功能点标准 Mark II 功能点标准 Nesma 功能点标准 COSMIC FFP 功能点标准
2014.02
2014.02
8
Mark II 功能点
• Mark II
– 视所有的用户功能为逻辑事务 – 每个事务包括输入、处理过程和输出 – 功能点指数（FPI）是所有逻辑事务的输入数据元素类型数量 （Ni）、数据实体类型的引用数量(Ne)和输出数据元素类型数量 (No)的加权和
FPI Wi * Ni We * Ne Wo * No
事务功能 外部输入EI 外部输出EO 外部查询EQ
Application A file file file Application B file
内部逻辑文件ILF 数据功能
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外部接口文件EIF
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功能点分析方法
• 把用户的业务功能需求分为数据功能需求和 处理数据的事务功能需求
• 数据分为应用内部逻辑数据和应用外部的接 口数据，事务分为对数据的外部输入、输出 和查询 • 分别分析这些组成部分的功能点
– 使用功能点管理软件组织
• • • •
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用于资产管理 在CMMI中的运用 改进客户关系 进行组织级改进
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为什么使用功能点分析
• 使用功能点分析的好处
– 使用功能点管理软件开发（需求变更）
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为什么使用功能点分析
• 使用功能点分析的好处
– 使用功能点管理软件开发
• 通过度量提升软件开发的生产率和质量
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功能点分析的目的和用途
• 功能点分析的目的
– 度量用户要求的及得到的功能性 – 脱离软件技术实现来度量软件的开发和维护 – 除了满足以上目的，功能点分析过程应该：
• 足够简单以最小化度量过程所需要的开销 • 在不同的项目或组织之间保持一致的度量方法和标 准
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功能点分析的目的和用途
6
IFPUG 功能点
• IFPUG
– IFPUG (International Function Points Users’ Group) 即国际功能点用户组是一个致力于功能点分析 研究的非营利性组织。 – 1986年IFPUG组织成立，后续的FP指南都是由 IFPUG组织所发布的Function Point Counting Practices Manual 系列版本 –
11
Cosmic FFP 功能点
过程识别
管理过程/控制过程
识别输入、输出与查询
识别入口、出口、读、写
使用FPA方法
使用FFP方法
得到FPC
2014.02 12
Cosmic FFP 功能点
2014.02
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Cosmic FFP 功能点
• 步骤一：获取功能性需求
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Cosmic FFP 功能点
– 功能规模度量（Functional Size Measurement FSM）
• 度量功能规模的过程（The process of measuring Functional Size）
2014.02 4
功能点标准
IFPUG 功能点标准
功 能 点 标 准
Mark II 功能点标准
Nesma 功能点标准
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7
Mark II 功能点
• Mark II
– 英国人Charles Symons为KPMG工作时提出的方 法 – 1991年定义Mark II方法 – 目前该方法由英国软件度量协会Metrics Practice Committee 委员会维护 – 2002年11月纳入国际标准 –
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10
Nesma 功能点
• Nesma
– Nesma与IFPUG一样，将功能点划分为五个类型， 分别是EI/EO/EQ/ILF/EIF – 但在一些方面存在差异，例如
• • • • • •
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EQ与EO的区分 EQ的复杂程度 隐含查询（Implicit Inquiry） 代码数据（Code Data） 物理介质 组合查询
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IBM的Allan Albrecht提出FP方法 正式的FP使用指南发布 FP CPM release 2.0 FP CPM release 3.0 FP CPM release 4.0 FP CPM release 4.1 加入ISO/IEC标准 FP CPM release 4.2
10,000 25 25 $125,000 $12.50 400 1.2 $5,000
3,000 25 15 $75,000 $25.00 200 2 $3,000
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为什么使用功能点分析
• 使用功能点分析的好处
– 使用功能点管理软件开发
• 估计和度量需求规模 • 估计和度量需求变更带来的影响 • 通过度量提升软件开发的生产率和质量
代码行的缺点
1.没有一个统一的数代码行的 标准 2.代码行度量组件而不是整个 产品 3.用代码行度量生产率会导致 软件设计不严谨等问题
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为什么使用功能点分析
• 功能点和代码行的比较
– 典型生产率度量矛盾
Project 1 Project 2
Lines of Code Function Points Total Months effort Total Costs Cost per Source Line Lines per Person month FPs per Person month 2014.02 Cost per FP
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功能点分析概述
• 什么是功能点
– 功能点（Function Points）是度量软件规模的一 个标准度量单元
– 一个软件的大小可以通过交付给用户的功能点 数来度量，就如一间房子的大小通过提供给用 户的建筑面积或使用面积来度量一样。
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功能点分析概述
• 什么是功能点分析
– – – – Size=50,000 Function Points Replacement Cost=$300,000,000 Growth=7% per year Support Cost=$20,000,000 per year