Fred George谈程序员的无政府主义

Fred George在AgileIndia大会上提出了程序员的无政府主义概念,即开发团队完全自我管理,仅需关注业务价值创造。这种方法下,客户仅提供业务问题,而团队则自主决定如何解决问题并推动项目进展。

在 Agile India 大会的第一天,Fred George 谈到自己对目前超越敏捷运动的思考,他将这种状态称为“程序员的无政府主义”。他分享了自己在 Forward Technology 公司的一些个人经历,并指出这种方式可以形成非常高效的环境,解决复杂问题,同时带来实打实的重要业务成果。

  演讲伊始,Fred 先提到 Cynefin 框架,将重点放在复杂问题上,然后他对比了传统软件开发方法与这种相对较新的敏捷方法在解决问题上的不同。传统方法规定:客户定义好项目,然后转到软件开发公司实现;在敏捷中,客户与软件开发公司之间是合作伙伴关系,以此推动项目前进。不过,“程序员的无政府主义”将之推向极致,客户只需向开发团队说明业务问题,开发团队会接手项目,推动项目,并负责创建业务价值。

  他应用了一个例子:

在 Forward 公司中,有一次,我们必须重写一个之前由 .NET 和 SQL Server 开发的系统。团队最后使用了多种技术,包括 Ruby、Clojure、Node.js、MySQL、MongoDB 等等。系统的核心是能源使用账单计算逻辑,包括多种复杂条件和检查。在原来的 .NET 系统中,该逻辑散布在整个系统中。作为重写练习的一部分,我们用 Ruby 重新开发了这个核心逻辑,用了大概 600 行代码。然后我们用 Clojure 再次重写,用了 300 行代码。同样的几个程序员又用 Clojure 重写,用了 200 行代码,而且比上次的实现更清晰。最后,这块代码完成了老系统很多想做而从没有做的事情!

什么样的管理人员会允许你把系统核心重写三次呢?没有。这就是为什么我们没有管理人员!

  Fred 解释说:这样激进的环境是可行的,因为开发人员理解业务价值的来源,而且业务度量体系是惟一被检验的度量体系。如果他们犯错,业务度量体系会告诉他们,他们就会调整、修复错误。持续交付推动持续反馈,改正措施会马上落实。开发人员在各个方面都会进行自组织,包括招聘和工作分配。

  从传统的瀑布式方式转向敏捷,需要思维方式上的重要转换,以及在客户与开发团队之间建立信任。转向“程序员的无政府主义”需要客户更多信任,因为他们失去了对项目所有表面上的控制,而且完全依赖开发团队交付业务价值。同时,这个例子里面的公司 Forward Technology 也承担了很多风险,因为失败被看做常事,但也有机会快速学习。说到另一家有这种开发人员驱动、承担风险文化的公司,就是 Facebook。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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