INSPIRED启示录 读书笔记 - 第26章 合理运用敏捷方法

本文分享了产品经理在敏捷开发中扮演的关键角色及十大成功秘诀,包括密切协作、快速迭代、产品原型设计、用户故事构建等,旨在提高开发效率,确保产品符合市场需求。

十大秘诀

1、产品经理即是产品负责人,他代表了客户的需求,因而需要与产品开发团队保持密切的联系,协助督促开发进程,及时解决出现的问题

2、使用敏捷方法绝不等于省略产品规划。规划周期应该适度缩短,反复迭代,采用轻量级的机会评估方法替代冗长的市场需求文档

3、产品经理和设计师的工作进度应该比开发团队领先一两个迭代周期,确保你们有足够的时间攻克难题。始终让开发人员参与评估产品设计和产品原型,及时反馈关于可行性、成本、解决方案的建议

4、尽量把产品设计工作拆分成独立的部分,目标是设计出符合基本的产品。设计师必须加快工作速度,采用迅速制作原型的方法更能适应敏捷环境

5、产品经理的主要任务是定义有价值、可用的产品原型和用户故事,作为开发的基础,用产品原型和用户故事替代厚厚的产品需求文件和功能说明文档有三个优势

    1.可以请用户测试

    2.强迫产品经理全面认真地思考问题

    3.向开发团队明确地描述每次迭代周期需要完成的任务

6、让开发人员自我划分迭代周期

7、产品经理和交互设计师必须出席每天的晨会

8、除非达到了产品经理的要求,否则不要轻易发布新版本

9、在每次迭代完成后,产品经理应该向团队展示产品现状,以及下次迭代的产品原型,让大家看到工作成果,同时加深大家对产品的理解,增强团队对这种开发方式的信心

10、在团队内展开敏捷培训。只有每位团队成员都真正理解敏捷方法,你才能把工作重心放到执行上,否则敏捷方法就只能停留在教条式的理论层面

迭代初期开发的产品能用做原型吗

这种做法也许适用于定制软件,但是对产品软件是行不通的,原因有三点

    1、用一个迭代周期来验证产品创意时间太长

    2、在探索(定义)产品的阶段,开发团队还有许多重要的工作要完成

    3、进入开发阶段,设计出软件架构后,再想改变产品设计思路,无论是成本还是难度都太高了

敏捷方法可以用来开发产品软件吗

敏捷方法起源于定制软件领域,而不是产品领域

敏捷方法同样适用于产品软件的开发,但应用时应该做出相应的调整

敏捷方法唯一不适合产品软件开发的地方是在架构设计方面

转载于:https://www.cnblogs.com/TanSea/p/INSPIRED-26.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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