开发者,别让任何人绑架你的工作节奏

本文强调了软件开发者在工作中保持自主性和掌控力的重要性,防止被用户期望凌驾于创作自由之上。文章详细阐述了如何在理解用户需求的基础上设定目标,以及在开发过程中设定风险预计和流程,确保工作按时高质量完成。

  开发者,别让任何人绑架你的工作节奏

  作为一个软件开发者,你的工作内容远远不止写代码。还有一些是你职责范围内的事:

  预估工作周期

  理解你没写过的软件的功能

  把复杂的问题简单化

  把复杂的问题分解成若干个小问题

  调整代码,为迭代预留空间

  发现并修复漏洞

  上述问题与其他成员协作完成

  如果你直接和你的用户交互,还有更多的建议:

  把用户需求翻译成改进计划;

  深入浅出,把复杂的意思用简单的方式向用户传达;

  明晰每一个尚待解决的问题。

  但是在这些职责之上,最重要的是在了解目标用户的基础上设定目标。

  设定目标的意思是对工作的节奏和流程保持始终的掌控力,保证你的工作可以进行下去。这意味着要做风险预计,并让用户知晓潜在风险,不至于风险降临时措手不及,这就需要设定一系列的规则和流程。

  如果方法得当,有没有设定目标在某些情况下可以造成煎熬和享受工作两种截然不同的结果。

  作为一个开发者,你就是一个工匠,可以使用任何的工具去创造,不能让别人的期望凌驾于你的创作自由之上。你必须自主把控这个创造的流程。

  如果你让用户的意志凌驾于你的创造之上,很可能会有以下结果:

  你的用户会认为应该什么时候可以完成工作,那时候你可能只能拿出半成品,无法满足用户预期;

  如果你的工作没有按照用户预期的时间节点走,他们就会觉得沮丧,丧失信心;

  用户的预期会迫使你做一些你自己并不认同的东西。

  当然,最理想的情况是用户会尊重你每一次设定的目标,但这种情况可遇不可求。总之无论何时记住:在软件开发的过程中,你才是那个决定什么时候达到什么目标的人。

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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