【作品名称】基于PHP的团队周报系统 【灵感来源】编写项目的出发点是记录自己每周的工作量，看看还能不能对自己的时间再做优化，以便完成更多的任务 【开发人员】Damon_Liu 【编程语言】PHP 7.4 【数据库】支持MySQL/MSSQL/PostgreSQL/Oracle/MongoDB等多种数据库 (PDO) 【系统架构】MVC 【框架】无 (从0手撕) 【前端】HTML+CSS+Javascript/Bootstrap 【部署方式】Apache 【开发工具】Notepad++ 【第三方依赖】无 ----------------------- 项目目录介绍： app/: 应用程序代码，包括 MVC 中的控制器、模型和视图。 core/: 核心代码目录，包括控制器基类、模型基类、数据库基类、路由基类。 public/: Web 服务器的公共目录，包括前端资源和入口文件。 config/: 配置文件，包括数据库和路由配置。 vendor/: 第三方依赖库。 .htaccess: 用于 Apache 服务器的配置文件。 README.md: 项目的说明文档。

newsRecommender teamwork 新闻推荐系统，该系统目标是针对不同用户浏览的新闻，建立起用户模型，并随之用户的阅读习惯不断更新该用户模型，经过用户与该系统一段时间的磨合，最终对用户进行精准的新闻推荐。 其中竞赛要求，数据集及属性解析等详见以下地址： 训练数据的下载地址： ||demo.csv || csv (346.90kb) || || ||train_data.txt|| txt (191.61mb)|| || ||大赛文档1.0.doc || doc (53.50kb) || || 本项目的开发说明

敏捷软件测试：测试人员与敏捷团队的实践指南 crispin和Gregorv定义了敏捷测试的概念，并通过来自现实敏捷团队的示例阐述测试人员的职责。她们讲述如何利用敏捷测试象限来识别需要哪些测试，谁来做，以及哪些工具有帮助。《敏捷软件测试:测试人员与敏捷团队的实践指南》从测试人员的角度记录了敏捷软件开发迭代的一个完整周期，并解释了敏捷测试的七大关键成功要素。 读者将从《敏捷软件测试:测试人员与敏捷团队的实践指南》中收获 测试人员如何参与敏捷开发 测试人员和QA经理如何适应敏捷团队 敏捷测试人员的招聘要求是什么 如何从传统模式迁移到敏捷模式 如何在短期迭代中完成测试任务 如何利用测试指导开发 如何克服困难实现测试自动化 是敏捷测试人员、敏捷团队及其经理和客户的必备书籍

高管团队特征与企业连续并购行为研究--基于中国制造业上市公司的数据，关健，王冷，本文通过梳理相关文献，将3年内发起超过2次并购活动的行为视作企业连续并购。在融合管理防御理论、高阶理论与代理成本理论的基础�

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整个团队由六种角色组成（如 图 1），分别为 • 产品经理（Product Management） • 项目经理（Program Management） • 开发人员（Development） • 测试人员（Test） • 用户教育人员（User Education） • 发布经理（Release Management） 各角色在团队的地位相当，各司其职。各个角色的具体目标、职能以及责任在以下的小节中进行详述。

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大数据一词对于大众来说，已经不 再陌生。根据 Wikibon 研究数据， 作为大数据产业发展的基石，全球 的大数据市场规模预计从 2018 年的 420 亿美元增长至 2024 年的 840 亿 美元。（如图 1-1-1） 在中国，自 2015 年国务院颁布《促 进大数据发展行动纲要》后，大数据 正式上升为国家发展战略，而 2016 年由工信部印发的《大数据产业发 展 规 划（2016-2020 年）》 则 掀 起 了大数据产业建设的浪潮。根据赛 迪数据与《2019 年中国大数据行业 研究报告》，2018 年中国大数据产 业规模达到 4384.5 亿元，同比增长 23.5%，据预测到 2021 年，中国大 数据产业规模将超过 8000 亿元。（如 图 1-1-2） 在具体的大数据应用领域，生态环 境、农业、水利、医疗、交通旅游服 务等都在一系列政府政策的支持下， 成为了大数据技术的实际应用场景； 而政府资源的支持与技术实力的稳 步增强，为这些领域的大数据实践 打下了至关重要的基础。 专业的数据人才缺乏，这是整个数 据行业面临的第一大困境。经过最 近几年高校的大数据专业设置以及 相关大数据职业培训，中低层数据 分析人才逐渐成熟并进入市场，满 足了一些数据团队基础职位需求， 但是，顶级和有丰富经验的数据人 才依然难求。 调研过程中我们发现，互联网行业 对数据人才的吸引力最高，规模大、 薪水高的大公司对于人才的吸引力 也一直居高不下。相对而言，初创 企业和刚刚进行数字化转型的传统 企业往往难觅经验丰富的数据团队 领头人。此外，高等教育领域的数 据人才流出现象严重，高校和研究 院“留不住人”的现象在最近几年 愈演愈烈。 目前，行业内已经达成了普遍共识： 数字化转型和数据团队建设是“一 把手”工程，需要领导层对数据驱 动保有完整的认知和贯彻决心，以 完成“自上而下”的推动。 很多企业中，高层管理者自己并没 有想好是否要进行数字化转型，就 “赶时髦”开始了建设，遇到困难 后立刻回到了固有的传统管理模式， 这些企业的数据建设目标不清晰， 因此很难获得成效。 失败的团队各有各的问题，成功的 团队却一定是相似的。 不同的行业、企业的数据团队，虽 然建设路径有所不同，但从整体来 看，“成功”的数据团队都有着相 似的发展阶段、趋势，和一套明确 的价值衡量体系。 除了高层的认知，整个公司的数据文 化也对于数据团队的建设至关重要。 这又与企业本身的文化和属性密不 可分。例如工程师文化浓厚、创新 意识强的互联网公司往往在数据团 队建设和数字化转型中进展更顺利、 快速，而不够开放务实的企业往往 在数字化转型中推进困难。

用户故事地图就是将story用可视化的方式展现在团队面前，让团队可以仔细梳理、讨论，确认这个story包含的内容，最终产出需求进行开发。防止只见树木不见林，更容易看清backlog全貌；确保backlog覆盖了最重要的用户体验路径，及当前规划的场景可以为用户提供价值；确保早期的发布可以验证整体架构和解决方案。 通过本课程的学习，可以了解用户故事地图的结构与作用，掌握输出用户故事地图的四个步骤，理解用户故事地图的价值，实际项目中如何使用用户故事地图。

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