构建之法阅读笔记03

构建之法阅读笔记三

 

敏捷开发的原则是:

 

1.尽早并持续地交付有价值的软件以满足顾客的需求;

 

2.敏捷流程欢迎需求的变化,并利用这种变化来提高用户的竞争优势;

 

3.经常发布可用的软件,发布间隔可以从几周到几个月,能短则短;

 

4.业务人员和开发人员在项目开发过程中应该每天共同工作;

 

5.以有进取心的人为项目核心,充分支持信任他们;

 

6.无论团队内外,面对面的交流始终是最有效的沟通方式;

 

7.可用的软件是衡量项目进展的主要指标;

 

8.敏捷流程应能保持可持续的发展。 领导, 团队和用户应该能按照目前步调持续合作下去;

 

9.只有不断关注技术和设计才能越来越敏捷;

 

10.保持简明 - 尽可能简化工作量的技艺 - 极为重要;

 

11.只有能自我管理的团队才能创造优秀的架构, 需求和设计;

 

12.时时总结如何提高团队效率, 并付诸行动。

 

敏捷开发的步骤:1.找出完成产品需要做的事 2.决定当前的冲刺需要解决的事情 3.冲刺 4.得到软件的一个增量版本,发布给用户。

 

一个团队要变成敏捷团队就要做以下改变:1.自主管理 2.自我组织 3.多功能型。

 

MSF即微软解决方案框架。MSF的基本原则:

 

1、推动信息共享与沟通(Foster open communication)

 

2、为共同的远景工作(Work toward a shared vision)

 

3、充分授权和信任(Empower team members)

 

4、各司其职,对项目共同负责(Establish clear accountability and shared responsibility)

 

5、重视商业价值(Focus on delivering business value)

 

6、保持敏捷,预期变化(Stay agile, expect change)

 

7、投资质量(Invest in quality)

 

8、学习所有的经验(Learn from all experiences)

 

9、与顾客合作(Partner with internal and external customers)

 

保持敏捷、预期和适应变化。我们是预期变化,不是期望变化。

 

个人感受:之前写代码都只是为了完成作业,看到题目,拿来题目就开始一顿写,但是这是没有计划的代码,它永远只是一段代码,而不是成为一个程序,看了构建之法对敏捷流程的概述和对以前写代码的总结,我认为,写代码应该是有计划的,确立目标,划分任务,注重团队合作,最好还要有任务看板和燃尽图,这会让写代码的工作流程更加清晰,对以后的工作也会有一定的帮助。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xqyfight/p/8261059.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/606bcce3cac5 在机器学习与深度学习领域,数据集是构建和优化模型的关键基础。本文聚焦于一个名为“黄色车牌数据集(小轿车、大货车)”的资源,该数据集包含约800张黄色车牌图像,涵盖小轿车和大货车等多种车辆类型。黄色车牌在中国大陆主要用于大型车辆,如货车和客车,与蓝色车牌相比,黄色车牌通常代表大吨位或营运车辆,而蓝色车牌则多用于私家车。 数据集中的图像样本与XML文件相结合,XML文件作为结构化数据,记录了图像中车牌的边界框坐标等元数据,为训练目标检测模型提供了重要信息。目标检测模型,例如YOLO、SSD和Faster R-CNN,能够精准定位并识别图像中的车牌区域。深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在车牌识别任务中发挥着核心作用。CNN通过提取图像特征并结合全连接层进行分类,能够有效处理车牌识别任务。此外,预训练模型如VGG、ResNet和Inception经过微调后,可适应特定的车牌识别需求。基于Transformer的DETR等端到端模型也为车牌识别提供了新的解决方案。 在模型训练过程中,数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型训练,验证集用于调整参数以防止过拟合,测试集则用于评估模型在未知数据上的性能。为了提升模型的泛化能力,数据增强技术如随机翻转、裁剪和旋转图像被广泛应用,以模拟不同的拍摄条件。 黄色车牌识别系统在交通安全、交通监控、车辆追踪和管理等领域具有重要意义。它可用于自动收费、违规行为检测等功能。由于中国各地车牌格式存在差异,模型需要具备足够的适应性,这也要求数据集具有广泛的覆盖范围和多样性。总之,“黄色车牌数据集”为开发高精度车牌识别模型提供了重要资源。结合深度学习技术和目标检测算法,可构建出服务于智能交通系统的高效车牌识别系统。XML文件的解析和利用在训练过
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值