N宗罪

这里数数做项目的几宗罪:

1.极度压缩编程时间。
      可能是觉得编程时间比较“长”,所以喜欢压缩编程时间。所谓的“长”,只是感觉而已,为何?因为按照经验估算出来的时间,首先给人以不准确的感觉。其次,先对于其他所消耗的时间,这个是可见时间(估算出来,列表出来)中最长的。再有,忽略了一些没有考虑的时间,如:文字重新修订,重新排版等等。
      这就使得你不得不加班了……

2.忽略很多其他占用时间因素
      很简单的例子,一些不得不做的临时事情。一些会议。项目时间被无情挤占了。

3.人为因素
       有人说过,“现在很多人更注重与谁共事。”。这很大程度上决定了你的个人作为。往大了讲就是公司氛围,往小了讲,就是自己加入的团队。不是一堆人在一起做事,就能称之为真正意义上的团队。团队是个复杂的概念,这里不樊述。加入了不大懂合作的“团队”,人为因素就会多起来,到一定时候,处理“人为因素”问题,反而比项目更着急了。

4.新旧混杂
       新的,可代替的出来了,还认为要保留老的部分,以便让系统更稳定,这看是好的,实际,暂时老的掩盖了新的瑕疵,感觉完美。一旦问题爆发,那就如滔滔江水连绵不绝,更如……

5.产品需求变更
       这是最令人头疼和最让人烦躁的。产品早期只来点大骨头,在产品完成的过程中,由程序员主导慢慢完善了产品,此过程中,产品大爷们始终处于“休眠”状态,在产品进入最后测试即将上线时,忽然“大爷”们苏醒了,指出不少“肉没有长对的地方”,无语……

需求不断变化,开发周期越来越长、开发成本越来越高。不幸的故事重复上演,有没有解决之
道?
作为开发人员,痛恨的事情之一就需求不明确,而更痛恨的事情就是需求不断变化。
需求不明确,意味着项目在初期没有明确方向,完全凭借开发人员的经验来判断应用应该如何
创建。但这样一来,在下一个阶段进行返工的可能性几乎是100%。而且更糟糕的是需求不明确通常
也意味着开发中需求会不断发生变化
需求发生变化时,应用程序的方方面面都要跟着改变。虽然这是不可避免的情况,但是频繁的
需求变化如果缺乏对应用程序良好的重构,除了让开发人员感觉疲惫外,还会让应用程序逐渐腐朽,
最终变成无法维护的一个怪物

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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