文章收藏。
<Agile方法研究综述>
钱乐秋 张敬周 朱三元
上海计算机软件技术开发中心
复旦大学计算机与信息技术系
http://www.softline.org.cn/expforum/yjzs/yjzs.htm
相关推荐
agile_modbus移植
摘要:本文讲解了如何移植agile_modbus RTU部分
(转载)Agile方法研究综述
Agile方法研究综述 [...
AGILE:智能问答的下一步革命
在人工智能的快速发展中,大型语言模型(LLMs)如同璀璨的星辰,照亮了自动化智能代理的前景。今天,我们将深入探讨一个名为AGILE(AGent that Interacts and Learns from Environments)的新框架,它不仅仅是对话的机器,更是一个能够反思、使用工具和向专家请教的智能体。让我们一起揭开AGILE的神秘面纱,看看它是如何在复杂的问答任务中脱颖而出的。
常见的6个agile方法
Adaptive Software Development (ASD) ASD is based on Complex Adaptive Systems theory and treats software development as a collaborative learning exercise. ASD is based on the “Adaptive Life Cycle” (w
Agile Modbus移植教程--基于GD32F103C8T6+RT-Thread+mdk5
Agile Modbus移植教程--基于GD32F103C8T6+RT-Thread+mdk5
车道线检测(传统基于Opencv的方法)
传统车道线检测方法主要是使用颜色选择、高斯平滑、边缘检测、ROI区域选择、霍夫变换、标定车道边界等Opnecv图像处理操作去检测道路上的车道线,我自己对很多用这类处理对很多道路场景车道线进行过实验,这类算法往往需要人工根据不同街道场景手动去反复调整各算法参数,从而才能使检测效果最佳。
Agile方法研究综述
Agile方法研究综述摘 要: 本文综述了近来新出现的Agile方法,对其应用范围、价值系统、核心实践给出了阐述,并介绍了XP、SCRUM、Crystal等主要的Agile方法及其发展趋势,在此基础上,给出了CMM与Agile方法之间的比较分析,最后提出了Agile方法待研究的问题。关键词 Agile方法,轻载方法,CMM,XPAN OVERVIEW OF AGILE METHODOL
熵编码(五)-CABAC(一) 基础篇
前两篇算术编码文章介绍了算术编码原理和步骤。本篇文章介绍CABAC,基于上下文自适应的二进制算术编码。本文对CABAC的基本原理进行了详细的介绍和分析,下篇文章将会对H264编码中的CABAC熵编码的实际应用进行介绍。
10种方法创造敏捷文化
超过 70% 的组织已经在业务中实施了某种类型的敏捷方法。但是,将敏捷转化为成功的道路并不总是一帆风顺的。换言之,即使在敏捷世界,挑战依然存在,下面是几位行业专家分享了他们关于组织如何能成功创建敏捷文化的想法。 从失败中学习,在过程中变换 Andres Angelani,Cognizant Softvision的 CEO,分享到保持敏捷文化可以归结为以下四个关键原则: 从快速、低成本试错中,边做边学:没有从失误中学到经营教训,那才是失败。一开始就设定目标,过程中的每一步让组织和利...
Python RK3588 MPP 8路视频硬解码!全体目光向我看齐!
本文重写了官方demo、加入了Zlmediakit进行拉流并通过pybind11将代码封装成so库,现在,在python中直接通过import的方式,就能完成基础的拉流解码操作,目前支持8路拉流解码!!!
Amesim基础篇-热仿真常用模型库-Thermal Hydraulic /Resistance
流体库、管路库在热管理中是必备模块,如动力电池液冷循环系统均需要Thermal Hydraulic /Resistance库的元件建模。
Agile方法
Agile方法即敏捷方法(agile methodologies)(也被称为轻量级方法,lightweight methodology),它是一组开发方法的统称。 随着技术的迅速发展和经济的全球化,软件开发出现了新的特点,即在需求和技术不断变化的情况下实现快节奏的软件开发,这就对生产率提出了很高的要求。 ISO-9000、CMM、SPICE目前已被公认为软件质量保障方面的事实标准,但由于其...
source tree clone error:fatal remote error: Repository not found
source tree clone error:fatal remote error: Repository not found
Agile Scrum 敏捷开发方法
Scrum 是一种结构化且灵活的敏捷开发框架,提供了清晰的角色定义、固定的活动和管理工件,使团队能够高效协作、快速交付产品。通过短期的迭代、持续的反馈和改进,Scrum 旨在帮助团队在快速变化的市场中取得成功。在 Sprint 结束后,团队进行自我评估,回顾整个 Sprint 中的流程、合作及问题,提出改进措施,为下一个 Sprint 做准备。每天举行的短会(通常为 15 分钟),开发团队成员在会上讨论当前的工作进展、遇到的问题以及接下来的计划。Scrum 方法的核心在于团队的角色和协作。
《C++等级认证CCF-GESP真题解析》专栏总目录
❤️ 专栏名称:《C++等级认证CCF-GESP真题解析》🌸 专栏介绍:中国计算机学会GESP《CCF编程能力等级认证》C++编程(1~8级)历届真题解析。🚀 订阅专栏:订阅后可阅读专栏内所有真题解析,真题持续更新中,欢迎订阅!
继电器控制LED灯具导致触点烧蚀粘连的解决办法
继电器控制LED灯具导致触点烧蚀粘连的解决办法
AGILE:开启LLM Agent强化学习的创新框架
在大语言模型(LLMs)蓬勃发展的今天,基于LLMs构建的智能体成为研究热点。但如何将各组件整合优化仍是难题。本文提出的AGILE框架给出了创新解法,它不仅统一多组件,还让智能体性能超越GPT-4。想知道它是如何做到的吗?快来一探究竟!
【深度学习】Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models
这种方法通过迭代地将一个需要较多步骤的模型(称为教师模型)蒸馏成一个需要较少步骤的学生模型,每次迭代都将采样步骤减半,直到达到所需的采样步骤数量。通过渐进式蒸馏,论文将原始需要8192步采样的模型成功蒸馏为只需4步采样就能取得接近的生成质量的新模型,大幅提高了扩散模型的推理效率。这篇论文提出了一种"渐进式蒸馏"(Progressive Distillation)的方法,来大幅降低用于生成对抗网络(GAN)的扩散模型(Diffusion Model)在推理阶段的采样步数,从而提高其推理效率。
Agile 和 Scrum 的区别到底是什么?
如果你正在梳理团队流程、提效交付:学 Scrum;如果你正在重新思考开发价值、以用户为中心:理解 Agile;如果你正在推动组织变革、敏捷转型:两个都得懂!Agile 是指导思想,Scrum 是执行指南。它们不是谁替代谁,而是互为补充。就像你学会写代码(Agile 思维),还要掌握具体的框架(Scrum 实践)一样。掌握 Agile 的思维方式,再用 Scrum 来落地实践,这才是敏捷开发的“完全体”。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
[3]rt-thread-nano agile_modbus主机例程
[3]rt-thread-nano agile_modbus主机例程
IEM模型,地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
Agile简介
Agile简介
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
端到端优化所有能力,字节跳动提出强化学习LLM Agent框架AGILE
LLM Agents 被定义为一个 token-level MDP(Markov Decision Process)。动作空间(Action space)由 LLM 的词表构成,LLM 生成的每一个 token 是一个动作,LLM 本身则作为 Agent 的策略模型(Policy model)。Agent 的状态(State)由 LLM 上下文和记忆组成。在每个时刻,LLM 预测动作,执行器根据预定义的逻辑完成状态转移,同时环境给予 Agent 相应的奖励(Reward)。
机器学习顶会NeurIPS: AGILE: A Novel Reinforcement Learning Framework of LLM Agents
此外,AGILE框架还创新性地引入了主动寻求人类专家建议的能力,使代理在面对复杂问题时能够及时获取准确答案,并从中学习和积累知识,以适应新任务。例如,在ProductQA任务中,agile-vic13b-ppo模型的总性能得分比GPT-4高出9.2%,在MedMCQA任务中,agile-mek7b-ppo模型的准确率从基础模型的53.4%提升至85.2%,超越了GPT4-MedPrompt的79.1%的准确率。执行器则根据LLM的指令,执行相应的操作,并将结果反馈给LLM,形成一个闭环的交互过程。
2605



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



