敏捷开发之道

1.做事。指责不会修复BUG。把矛头对准问题的解决办法,而不是人。这是真正有用处的正面效应。把重点放到解决问题上,而不是指责犯错者,或者去抱怨。“为了解决或缓解这个问题,我能够做什么?”、“你出现了什么问题,我能提供什么样的帮助?”。

    2.欲速则不达。不要坠入快速的简单修复之中。要投入时间和精力保持代码的整洁、敞亮。如果时间紧迫,可以简单修复,但是简单修复之后要明其理,时间充裕时,要修改。必须理解一块代码是如何工作的,不要急于修复一段没能真正理解的代码。不要孤立地编码,同时也要理解协作成员的代码。使用单元测试可以更深入的理解、运行和使用代码。

    3.对事不对人。在团队协作中,礼貌对待他人,有益于整个团队关注真正有价值的问题。负面的评论和态度会扼杀创新。设定最终期限,可以让人在为难的时候果断作出决策。逆向思维,先积极的看到他的正面,然后再努力地从反面去认识。设立没有利益关系的仲裁人。支持已经作出的决定,一旦确立,通力合作实现之。让我们骄傲的应该是解决了问题,而不是比较出谁的主意更好。“我想知道,如果XXX会发生什么情况?”。

    4.排除万难,奋勇前进。要诚实,要有勇气去说出实情。有时,这样做很困难,所以我们要有足够的勇气。“我现在知道了,我过去使用的方法不对。我想到了一些办法,可以解决这个问题——如果你有更好的想法,我也很乐意听一听——但可能会花多些时间。”重写糟糕的代码,降低维护成本。“别管他妈的什么鱼雷,全速前进”。

    5.跟踪变化。你不需要精通所有技术,但需要清除知道行业的动向,从而规划你的项目和职业生涯。迭代和增量式的学习,每天计划用一段时间来学习新技术。了解最新行情,学习优秀的技术博客。参加本地的用户组活动。参加研讨会议。如饥似渴地阅读,软件开发和非技术主题的好书。

    6.对团队投资。提供你和团队学习的更好平台。通过午餐会议可以增进每个人的知识和技能,并帮助大家聚集在一起进行沟通交流。唤起人们对技术和技巧的激情,将会对项目大有裨益。

    7. 懂得丢弃。学习新的东西,丢弃旧的东西。在学习一门新技术的时候,要丢弃会阻止你前进的就习惯。毕竟,汽车要比马车车厢强得多。变化是永恒的,首先要意识到你使用的方法是过时的,果断丢弃就习惯。新技术会让人感到有一点恐惧。你确实需要学习很多东西。已有的技能和习惯为你打下了很好的基础,但不能依赖他们。

    8.打破砂锅问到底。为了解决问题你需要很好的了解系统的全局。要问至少5个为什么。为什么会问呢?因为我不知道。不停的问为什么。不能只满足于别人告诉你的表面现象。要不停的问直到你明白问题的根源。

    9.把握开发节奏。设定一个短时的期限,为任务设定不能延长的最终期限。你可以改变功能但是不能改变时间。项目开发需要有一致和稳定的节奏。编辑,运行测试,代码复审,一致的迭代,然后发布。如果知道什么时候开始下一个节拍,跳舞就会更加容易。

    10.让客户做决定。开发者、经理或业务分析师不应该做业务方面的决定。用业务负责人能理解的语言,向他们详细解释遇到的问题,并让他们做决定。当和客户讨论问题的时候,准备几种可选择的方案。不是从技术的角度,而是从业务的角度,介绍每种方案的优缺点,以及潜在的成本和利益。和他们讨论每个选择对时间和预算的影响以及如何权衡。

    11.让设计指导而不是操纵开发。设计满足现实即可,不必过于详细。好的设计是一张地图,它也会进化。设计指引你向正确的方向前进,它不是殖民地,它不应该标识具体的路线。你不要被设计操纵。在没有经过真正的代码验证之前,不要陷入太多的设计任务。设计是没有价值的,但设计的过程是必不可少的。深入理解需求后进行战略设计,但不要深入到具体的细节。

    12.合理地使用技术。首先需要对你使用的技术进行一下几方面的评估:这可技术框架是否真能解决这个问题;是否会被这个技术拴住;维护的成本是多少。所选择的技术一定是真正适合你的项目的,不要被它零碎的功能所吸引。不要开发你能下载到的东西。因为你的代码写得越少,需要维护的东西就越少。根据需要来选择技术。新技术就应该像是新的工具,可以帮助你更好的工作,它自己不应该成为你的工作。

    13.保持可以发布。在团队里工作,修改一些东西的时候必须很谨慎。你要时刻警惕,每次改动都会影响系统的状态和整个团队的工作效率。在本地运行测试,先保证你完成的代码可以编译,并且能通过所有的单元测试,接着确保系统中的其他测试都可以通过。检出最新的代码,从版本控制系统中更新代码到最新的版本,再编译运行和测试。提交代码。保持你的项目时刻可以发布。保证你的系统随时可以编译、运行、测试并立即部署。你的项目应该一直处于可以运行的稳定状态。

    14.提早集成,频繁集成。提早集成可以更容易的发现系统的风险。集成和独立不是相互矛盾的,可以一边集成一边进行独立开发。代码集成是主要的风险来源。要想规避这个风险,只有提早集成,持续而有规律地进行集成。绝不要做大爆炸式的集成。

    15.提早实现自动化部署。能用一种可重复和可靠的方式,在目标机器上部署你的应用。质量保证人员应该测试部署过程。提早实现自动化部署,既可以测试应用,又可以测试安装过程。一开始就实现自动化部署应用。使用部署系统安装你的应用,在不同的机器上用不同的配置文件测试依赖的问题。质量保证人员要像测试应用一样测试部署。

    16.使用演示获得频繁反馈。在项目开始之前你是无法得到可靠和明确的需求,需求是时刻变化的。软件开发的成功就在于最后你离客户的期望有多近。频繁的演示可以使你付出很少的代价,就可以避免灾难。需要项目术语表,可以减少团队成员之间和客户之间的歧义。清晰可见的开发。在开发的时候要保持应用可见。每隔一周或者两周,邀请所有的客户,给他们演示最新完成的功能,积极获得他们的反馈。还要建立项目跟踪日志,包括:修正、建议、变更要求、功能增强和bug修复等。做到这些,首先要注重客户的时间,其次缺少功能和稳定性的时候,不应该拿来演示,那只能让人生气。

    17.使用短迭代,增量发布。统一过程和敏捷方法都使用迭代和增量开发。每一次开发都是基于前一次的功能。迭代开发是,在小且重复的周期里,你完成各种开发任务:分析、设计、实现、测试和获得反馈,所以叫做迭代。对付大项目,最理想的办法就是小步前进,这也是敏捷方法的核心。大步跳跃大大的增加了风险,小步前进才可以帮助你很好地把握平衡。使用短迭代和增量开发,可以让开发者更加专注于自己的工作。增量开发。发布带有最小可用功能块的产品。每个增量开发中,使用1-4周左右迭代周期。短迭代让人感觉非常专注且具有效率。你能看到一个实际并且确切的目标。严格的最终期限迫使你做出一些艰难的决策,没有遗留下长期悬而未决的问题。

    18.固定的价格就意味着背叛承诺。主动提议先构建系统最初的、小的、和有用的部分,足够一次交付,并能让用户真正使用。第一个迭代结束时客户有两个选择:可以选择一些列新的功能,继续进入下一个迭代;或者取消合同,仅需支付第一个迭代的费用。如果继续,预测下一个迭代的工作,给他们同样的选择机会。对客户的好处是:项目不可能会死亡,很早的看到工作进度或不足之处,总是可以控制项目,可以随时停止,不需缴纳任何违约金。可以控制先完成哪些功能,并精确地知道需要花费哪些资金。客户承担的风险会很低。

    19.守护天使。编写能产生反馈的代码。确保测试是可重复的,测试你的边界条件,不要放过任何一个失败的测试。单元测试的作用:单元测试能及时提供反馈;单元测试让你的代码更加健壮;单元测试是有用的设计工具;单元测试是让你自信的后台;单元测试是解决问题时的探测器;单元测试是可信的文档;单元测试是学习的工具。使用自动化的单元测试。好的单元测试能够为你的代码问题提供及时的报警。如果没有到位的单元测试,不要进行任何设计和代码修改。

    20.先用它再实现它。使用TDD(测试驱动开发)的技术,在编程之前,先写测试。就会使你站在用户的角度来思考,而不仅仅单纯是一个实现者。因为你自己要使用它们,所以能设计一个更有用、更一致的接口。先写测试有助于消除过度复杂的设计,让你专注于真正需要完成的工作。TDD有机会让你编写代码之前,可以让你深思熟虑将如何用它。迫使你思考它的有用性和便利性,并让你更加注重实效。设计不是在开始编码的时候就结束了。你需要在它的生命周期中持续地添加测试,添加代码,并重新设计代码。

    21.不同环境就有不同问题。我们需要更加面向开发者的测试办法。除了单元测试、测试用例外,我们所要做的就是在各种支持的平台和环境中运行这些测试用例。不同环境就有不同问题。使用持续集成工具,在每一种支持的平台和环境中运行单元测试。要积极地寻找问题,而不是等问题来找你。

    22.自动验收测试。要使验收测试不同于单元测试。应该让用户在不必学习编码的情况下,根据自己的需要进行添加、更新和修改数据。如果领域的专家提供了业务的算法、运算或者方程式,为他们实现一套可以独立运行的测试。要让这些测试都成为测试套件的一部分,不会在项目生命周期中确保持续为它们提供正确的答案。为核心的业务逻辑创建测试。让你的客户单独验证这些测试,要让它们像一般的测试一样可以自动运行。

    23.度量真实的进度。判断工作的进度最好是看实际花费的时间而不是估计的时间。我们不应该去计算工作量的百分比,而应该测定还剩下多少工作量没有完成。在你最后真正完成一项任务时,要清除知道完成这个任务真正花费的时间。作为下一次的参考,使评估与事实接近,对任务所花费的时间有更清楚的认识。为了使下一步工作是可见的,使用办事项(backlog)。添加新任务要考虑优先级。清楚项目的真实进度,是一项强大的技术。度量剩下的工作量。不要用不恰当的度量来欺骗自己或者团队。要评估那些需要完成的待办事项。关注功能而不是日程表。

    24.倾听用户的声音。不管它是否是产品的bug,还是文档的bug,或者是对用户社区理解的bug,它都是团队的问题,而不是用户的问题。我们花费了很大的精力从单元测试之类的代码中获得反馈,但却容易忽略最终用户的反馈。你不仅需要和真实的用户交谈,还需要耐心地倾听。对客户的那些抱怨,既不要轻视,也不要生气。你应该查看一下,找出背后真正的问题。

    25.代码要清晰地表达意图。开发代码时,应该更注重可读性。实际上,从衡量标准上来看,代码清晰程度的优先级应该排在执行效率之前。在改动代码以修复bug或者添加新功能时,首先应该理解代码做了什么,它是如何做的。接下来,搞清楚将要改变哪些部分,然后着手修改并进行测试。同时也应该注意,注释有时是为了帮写的不好的代码修补漏洞。好的编码规范可以让代码变的易于理解,同时减少不必要的注释和文档。

    26.用代码沟通。不要用注释来包裹你的代码。源代码被读懂,不是因为其中的注释,而应该是由于它本身优雅而清晰——变量名运用正确、空格使用得当、逻辑分析清晰,以及表达式非常简洁。代码被阅读的次数要远超过被编写的次数,所以在编程时多付出一点努力来做好文档,会让你在将来受益匪浅。使用细心选择的、有意义的命名。用注释描述代码意图和约束。注释不能替代优秀的代码。

    27.动态评估取舍。动态评估权衡。考虑性能、便利性、生产力、成本和上市时间。如果性能表现足够了,就将注意力放在其它因素上。不要为了感觉上的性能提升或者设计的优雅,而将设计复杂化。提升千分之一的性能远不及节约成本和时间,尽早上市更有意义。

    28.增量式编程。增量式编程可以精炼并结构化你的代码。在重构的原则指导下,可以做出许多细微改善。在很短的编辑/构建/测试循环中编写代码。这要比花费长时间仅仅做编写代码的工作好很多。可以创建更加清晰、简单、易于维护的代码。

    29.保持简单。开发人员更应该为自己能够创建出一个简单并且可用的设计而骄傲。简单并不意味着简陋、业余或者是能力不足。优雅的代码第一眼看上去,就知道它的用处,而且很简洁。但是这样的解决方案不是那么容易想出来的。这就是说,优雅是易于理解和辨识的,但是要想创建出来就困难多了。简单、可读性强才是好的代码。

    30.编写内聚的代码。内聚性用来评估一个组件中成员的相关性。内聚程度高,表明各个成员共同完成了一个功能或者是一组功能特性。内聚性会影响一个组件的可重用性。让类的功能尽量集中,让组件尽量小。要避免创建很大的类或者组件,也不要创建无所不包的大杂烩类。每个类和组件只做一件事。

    31.告知,不要询问。面向过程的代码取得信息,然后做出决策。面向对象的代码让别的对象去做事情。与告知,不要询问相关的一个很有用的计数是:命令与查询相分离的模式,就是将功能和方法分为“命令”和“查询”两类。一个常规的“命令”可能会改变对象的状态,而且有可能返回一些有用的值,以方便使用。一个“查询”仅仅提供给开发人员对象的指针状态,并不会对其外部的可见状态进行修改。告知,不要询问感觉起来就像你在发送消息,而不是调用函数。

    32.根据契约进行替换。

    33.记录问题解决日志。包含以下条目:问题发生日期;问题简述;解决方案详细描述;引用文章或网址,以提供更多细节或者相关信息;任何代码片段、设置或对话框的截屏,只要他们是解决方案的一部分,或者可以帮助更深入地理解相关细节。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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