7、软件开发与运维:核心概念与文化解析

软件开发与运维:核心概念与文化解析

在软件开发与运维领域,有众多关键概念和文化理念,它们对提升软件质量、提高开发效率以及促进团队协作起着至关重要的作用。下面将详细介绍这些概念和理念。

精益软件开发

精益软件开发没有固定的模式,主要有两种途径:一是通过一系列工具消除浪费,二是专注于改善工作流程,也就是“丰田模式”。这两种途径目标一致,但方法不同,可能会导致不同的结果。常见的浪费形式包括任务切换、延迟和缺陷。

开发、发布与部署概念
  1. 版本控制
    版本控制系统用于记录系统内文件或文件集的更改,涵盖源代码、资产和其他可能属于软件开发项目的文档。开发人员以“提交”或“修订”的形式进行更改,每次修订及其元数据(如更改者和更改时间)都会以某种方式存储在系统中。版本控制能促进团队内部和团队之间的协作,降低风险,因为它可以将生产中的对象恢复到以前的版本。
  2. 测试驱动开发
    在测试驱动开发中,开发人员先为新代码功能编写一个失败的测试,然后编写代码,最后确保代码完成时测试通过。这种方式能明确新功能的定义,使代码的功能更加清晰。开发人员自己编写测试不仅能大大缩短反馈周期,还能促使他们对代码质量承担更多责任,这也是DevOps文化的重要组成部分。
  3. 应用部署
    应用部署是规划、维护和执行软件发布交付的过程。一般来说,应用部署需要考虑系统底层的变化。通过基础设施自动化构建运行特定应用所需的依赖项(如计算资源、操作系统或其他依赖项),可以减少不一致性对发布软件的影响。不同类型的应用可能有不同的工
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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