中小项目敏捷实践之七(关于加班)

最新推荐文章于 2025-06-04 20:56:46 发布
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#敏捷编程

本文分享了基于两个中小项目的实践经验，强调通过合理安排加班来弥补未达成目标的情况，并提出将加班控制在一定范围内以提高质量和效率的方法。
**开发方法是一个系统工程，需要所有项目活动的相互配合。**

本心得是基于近两年两个中小项目(一个2000 Manday, 一个1500 Manday)的实践总结，希望能与大家一起探讨和进步。

- 在未达成设定的目标时，可以通过加班来弥补
- 注重提高质量和效率，避免恶性循环
- 将加班控制在一个时间段内，避免常态化
JavaJasonMe
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敏捷开发中的项目监控：最佳实践与工具推荐
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项目总结在有些公司也叫项目复盘，推广敏捷开发的项目会觉得迭代已经有开展回顾会了，没必要再做项目总结。我觉得这两者的定位是不一样的，回顾会偏重当前迭代，项目总结则是对整个项目周期工作的复盘。不过项目总结实际操作起来往往效果较差，经常出现SM/PM一人写完所有的总结报告内容，总结会议上SM/PM一人在念报告，其他成员各顾各的，应付式完成总结。 这里跟大家分享一下好视通MCU团队的项目总...
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正逢周末，又是愚人节，群中有人正在加班，想起上次培训中间休息的时候，讨论起这个“敏捷开发加班吗”的问题，虽然后来没有作为课后投票入选，但这里也完整回答一下。 问题 敏捷开发加班吗？ 楼下有人问到“敏捷和加班有什么关系”，补充这两句。 有些程序员认为，敏捷开发从制度上要求不加班（可持续的步调），因此会说“老板，现在你不是推敏捷开发吗，那我们就不能加班了，因为敏捷开发不能...
【吐槽帖】我敏捷了，为什么还是躲不掉加班？
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中小项目敏捷实践之二（关于Spirit短计划）
JavaJason
05-14 467
**开发方法是一个系统工程，需要所有项目活动的相互配合。** 本心得是基于近两年两个中小项目(一个2000 Manday, 一个1500 Manday)的实践总结，希望能与大家一起探讨和进步。 - 用Spirit的方式分段计划 - 不得轻易修改执行中的Spirit计划 (项目总结) - 每个Spirit的合理周期是3-4周 - 每个Spirit都定义出一个具体任务以外的目标，如...
中小项目敏捷实践之十（关于敏捷和对敏捷的误解）
JavaJason
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**开发方法是一个系统工程，需要所有项目活动的相互配合。** 本心得是基于近两年两个中小项目(一个2000 Manday, 一个1500 Manday)的实践总结，希望能与大家一起探讨和进步。 关于敏捷 - 敏捷是一个系统工程 - 敏捷更多的是一种态度 - Jim Highsmith - 做实践者而不是科学家《实例化需求如何交付正确的软件》 - 敏捷是一个从实践到理论的过程 ...
敏捷开发中如何避免过度加班
F36_9_的博客
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在敏捷开发过程中避免过度加班，需要明确敏捷原则、合理规划迭代任务、加强团队沟通、优化流程效率、设定合理的工作负荷、注重团队士气和成员健康。，即保证可持续发展的步调，避免频繁地变更需求、过度承诺任务量。，则需精确预估每个任务的实际工作量，避免过度乐观的估计。，能及时发现任务瓶颈并协调资源，有效减少加班。
敏捷中的过程改进实践和工具
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测试工程师在敏捷项目中扮演什么角色？
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一个项目团队的敏捷之旅
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Lua非空判断方法[源码]
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JS表格转Excel实现[可运行源码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
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11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
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