敏捷开发大牛:3个提速产品开发的方法

本文分享了三个提高开发团队交互性的方法:设定优先级、保持灵活性和愿意在永久功能上做多次开发。通过明确优先级和截止日期、灵活处理预算、时间和范围之间的冲突,以及快速迭代并根据用户反馈优化功能,可以促进团队更高效地达成目标。

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【IT168 评论】想象一下这种情况,你花了许多许多的时间制定了一个完善的市场营销计划,但由于你们是一个创业公司,你的产品还没有完成,或者还在做最后的优化,因而营销计划无法按时开展,这样的你会不会很抓狂?

  接下来就让我来与你们分享三个能提高你们开发团队交互性的小贴士吧,虽然这些方法在市场营销领域是常用的。

  1,设定优先级,有效的沟通

  我知道你的脑子里肯定有很多的idea,不然你也不会领到现在这份薪水。但是,在和你的团队交流的时候,你应该非常清楚在目前,什么东西对你来说是最重要的。而且一定要明确的了解哪些功能的哪些特别的部分在你的首发版里是最关键的,哪些部分是可以往后放一放的。别只是口头上与你的团队交流这些,最好是列一个用词精炼的目标单,按优先级排好,然后把它贴在公司的墙上。

敏捷开发大牛:3个提速产品开发的方法

  如果一个功能现在对你不是很重,那么不要去谈论它。你可以把它放到你们团队的未来目标单上,但是千万别和任何人深入讨论这个功能的细节,如果你这样做的话,会使得开发人员从目前最急迫的事情上分心。关于什么东西你需要短期内完成,为此需要哪些基本功能,你一定要与你的团队进行明确的沟通。

  2,要有灵活性

  在任何项目中,都有一个项目“铁三角”:预算、时间表以及范围。预算,就算它真的够,对于创业公司来说一般也都是比较紧张的。如果你的时间表是不能改变的,比如说一定要在某个展销会之前完成某个功能,那么你一定要灵活的处理那些能够及时完成的功能。

  3,愿意在永久功能上做多次开发

  如果你的团队是遵循着客户开发或者精益创业的方法(你应该遵循),这意味着你要开发很多小版本,然后让你的用户去使用它们。你脑子出现了一个简单的主意,就应该以最快的速度把它呈现在你的用户面前。

敏捷开发大牛:3个提速产品开发的方法

  如果用户不喜欢它,你应该心甘情愿的丢掉它,然后开始思考下一个主意。然而,同等重要的是如果用户喜欢新功能,我们应该怎么做。你可以允许你的编程人员编写比较乱的试验代码来加快功能试验的开展,因为你急切的想知道用户到底喜不喜欢这个新功能。但是如果用户真的喜欢它,你得愿意给足你的编程人员时间来提高它、完善它,直到它成为这个系统上面的永久功能。这个方法能够允许你更快的开展功能试验。

  综上,如果你清楚的说明你的优先级和截止日期,在功能开发上有一个灵活的范围,并且提前告诉你的团队哪些东西在现在是可以让步的,那么你就能够让你的团队更好的达成你的目标。无论是任何能做的事,只要能使你的团队更快更好的完成任务,它们就都值得你去做不是吗?

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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