在香港麦考利-2

在香港工作的第三天,跟无空调的空气接触的时间加起来好像还不到3个小时。开始担心其自己的健康。

每天12个小时以上的时间坐在电脑前,几乎没有间歇的工作。开会,分析需求,开会,继续分析需求。。。

分布式敏捷的第三天,直接交流减少了。

svn用得多了。谁作了什么都直接check in到里面去,然后通知一下别人去看,有什么反馈就写进去。感觉轻松了一些 -- 时间利用的相对好了。

责任到人,分工明确比较重要。谁负责什么,然后他们自个儿管他们手上的那部分,免得以后不知道找谁解决。

至于团对内部知道谁都在做什么也很重要。比如商务分析想知道某个用户故事需要多少时间,然后权衡是不是应该优先排进任务列表,进行具体分析、开发。要是不知道是谁,我就要先问a看看他只不知道,然后他在说问谁,谁再说问谁,超级浪费时间啊。
当然,并不care具体开发为什么需要(当然也不是不想知道,时间紧急啊),所以一般群体讨论就尽量避免,要个大概的结果就好。毕竟分工不同,各司其责。

会议开了一个又一个。跟客户的需求搜集会议、风险分析会议、下一个迭代用户故事共同探讨会议。

用户故事越写越多,不知道会不会累死咱们的开发人员,相应的最后验收也累死俺们。

都快晚上12点了,居然还有信写过来说明天的会议安排,下个星期的会议安排,还有其他的。。。

我只好也写点信把用户故事转发给别人,让收件人也痛苦的熬夜看一看,嘿嘿

不管怎么样,今天还是比较充实,事情做的也相对有成效。

分布式的项目有个共同的repository是至关重要的,善加利用,明天应该会更好。
内容概要:文章基于4A架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构),对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上,成本中心是成本控制的责任单元,负责成本归集与控制,而利润中心是利润创造的独立实体,负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面,两者都依托于SAP的CO模块,但功能有所区分,如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理,利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中,成本中心与利润中心存在多对一的关系,交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术,支持实时核算与跨系统集成。总结来看,成本中心和利润中心在4A架构下相互关联,共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群:从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员,以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标:①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制;②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心,优化业务流程;③提升企业对成本和利润的精细化管理水平,支持业务决策。 其他说明:文章不仅阐述了理论概念,还提供了具体的应用场景和技术实现方式,有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
内容概要:本文档详细介绍了基于霜冰优化算法(RIME)优化门控循环单元(GRU)融合注意力机制进行多变量时序预测的项目实例。项目旨在通过融合GRU和注意力机制,解决多变量时序数据的高维复杂性和非线性依赖问题,同时引入RIME优化算法实现全局智能参数优化,提高模型训练的稳定性和预测性能。项目涵盖了从数据预处理、模型构建、训练优化到部署应用的完整流程,并提供了详细的代码实现和GUI设计。此外,项目还讨论了多变量时序预测在智能制造、能源管理、智慧城市等多个领域的应用。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习和优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①通过融合GRU和注意力机制,提升多变量时序数据的预测精度;②利用RIME优化算法解决模型训练中易陷入局部最优的问题,提高训练效率和模型泛化能力;③通过多样化的数据模拟技术增强模型泛化能力,适应复杂工业与城市时序数据的动态特征;④提供完整的开源实现和跨平台数据格式支持,促进学术界和工业界的共享与合作。 阅读建议:此资源不仅提供了代码编写和实现,更注重模型架构设计、优化算法原理及其在实际应用中的表现。因此,在学习过程中应结合理论知识和实践操作,理解模型的工作机制和优化策略,并通过调试代码加深对各个模块的理解。
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