軟體的開發，多功能模組的組合，因為底層的各種**模組是面向過程的，我們需要在足夠高維的層次才能做到讓人理解，畢竟現代的傻瓜式操作才能做到符合人類習慣的思維習慣，一般情況人們只需要理解輸入和輸出的相關性，其中的具體實現可以視為一種黑箱，是專業人員思考的範疇。因而我們需要在抽象的層次不斷公升維，從面向過程到物件導向，從各種**到類、各種模組、甚至到各種構件的重用（開發效率高），最後能夠在這些層次的選擇性組合形成一定的高維結構，即具有一定功能的軟體。這些元件的結構就是我們需要的各種建模，這對應於各種對問題的解決方案，需要以一定的演算法和各種函式模組的呼叫，而且具體的使用者介面也需要圖形化的處理。當然以上都是基於一定的開發環境的。
軟體的開發的模型，瀑布模型（需求定義域分析—軟體設計—軟體構造—軟體測試—軟體執行和維護），面對軟體開發的各種問題，需要綜合考慮成本、風險，即需要專案的綜合控制和管理，這需要我們得出多層次的均衡。我們在這個基礎上進行軟體的開發，即各種技術的處理和環境的支援。
瀑布模型（文件驅動，過程控制）—原型化模型—迭代式開發—可轉換模型
各種基本量的定義，各種函式的定義和呼叫，各種資料結構乃至演算法的形成
需求開發—軟體設計—軟體構造—軟體測試—軟體維護。基於一定的開發支援環境，其中資料庫的mysql、整合開發環境的visual studio和eclipse、各種**分析工具納什我們的基礎。
軟體開發的基本策略：軟體的各種模組的復用（庫函式、類庫、模板、設計模式、元件、框架）、分而治之、逐步演進、優化折中。
我們要考慮**的可維護性、可測試性、可讀性、**效率，然後在軟體層次考慮執行效率、相容性可靠性和。最後能夠在足夠高維的層次產生一定的價值，即降低特定的成本，創造新領域的利潤。多維度的考慮，綜合識別特定的模式。我們要做的就是對多指標的測量來做到一定的疾病的模式識別，這需要我們使用資料庫技術來收集大規模的不同疾病的個體的各種具體指標，然後通過一定的演算法如聚類、降維等等來識別特定的特徵，乃至於形成一定的模式識別（貝葉斯演算法是我的偏好）。因為醫生對具體病人的情況的考慮是有限的，只能對具有更大意義的有限指標進行考慮，然後就可以基於經驗形成的人腦資料庫的各種資料來做出準確性在一定程度之上的判斷。這套機制執行地很好，但其實可以更好，因為醫生的培養週期太長，我們可以通過技術的手段來不斷模擬醫生的診療過程。當然，這種情況只在反證成立的概率更大，即所有的指標都處於正常範圍可以更大程度做出健康的判斷，而疾病的狀態就需要進一步的分類。
多系統的互動。
軟體的並行開發和執行。
多層次的相似性，基本的輸入輸出的程式、呼叫的函式、乃至於巨集觀的計算機結構體系都是這種結構化的模式。其中這些層次的抽象，從面向過程到物件，都是不斷公升維的過程，把這些模組組合起來就是具體的軟體開發。本質上我們所謂的專業就是這種製造黑箱的過程。具體的細分就是我們可以操作的步驟，能夠最後集合起來形成高維結構。
敏捷開發方法，採用增量和迭代的方法，模組化的開發。自適應的目標；強調互動，對不同變化的響應，執行不同模組的交流。價值驅動，快速開發出有用的軟體產品，並且不斷改進。這是乙個軟體的生長過程，有具體的極限程式設計（實踐）和scrum（專案管理）方法。積少成多的功能實現。
質量控制。
結對程式設計，兩個程式設計師一起做單元測試、整合測試、寫工作文件。
概率網路中心模型是我們演算法工作的底層，當然各種機器學習是否也是必不可少。概率的匹配。基於一定規則的邏輯運算的元胞自動機是一種底層抽象往上公升維遍歷的過程。
基於檔案流的作業系統。
程式設計的具體實現，需要良好的程式設計規範，基於一定的程式模板和規則。各種注釋的使用。結構化的程式設計和各種函式的定義。各種語句的合理安排。
高質量的設計：模組化設計（介面，函式和類和模組和包的定義）、物件導向程式設計、錯誤與異常處理。
有效的測試。
**效能分析和優化，提高執行效率（資料結構和演算法）。
軟體體系結構，全域性資料的統合，把基本模組的組合形成高維的結構，其中各種組合方式就是各種體系結構（構件+連線件+約束）。
功能函式—物件—構件—框架—設計模式—物件導向的體系結構—服務，層次的抽象程度依次降低。系統分解（高內聚、低耦合）和模組設計是基本原則。
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