敏捷社区最具影响力人物

Paul Dolman-Darrall在近期一篇有关价值、流程、质量的博文中列出了一份敏捷社区最具影响力的20位人物榜单。

最终的榜单考量了多个因素:

我们结合了好几个网站的数据, 如亚马逊书籍销售排行(美国、英国和欧洲范围内的)、排名前200位的敏捷博客、谷歌观察和谷歌趋势信息、Klout数据、Twitter数据和排行、排名前100位的敏捷著作(由读者评分),基于以上数据综合编辑得出最终的榜单。

榜上有名的20人分别是:

  1. Mike Cohn
  2. Ken Schwaber
  3. Robert (Uncle Bob) Martin
  4. Martin Fowler
  5. David J. Anderson
  6. Jurgen Appelo
  7. Ron Jeffries
  8. Craig Larman
  9. Jeff Sutherland
  10. Kent Beck
  11. Mary Poppendieck
  12. Scott Ambler
  13. Esther Derby
  14. Alistair Cockburn
  15. Roman Pichler
  16. Jim Highsmith
  17. Israel Gat
  18. Lyssa Adkins
  19. James Shore
  20. Henrik Kniberg

不足为奇的是,该榜单中的每一位都发表过一本或多本著作,而且所有人(除了Jeff Sutherland)都有在Jurgen Appelo出版的《前100名敏捷著作》(2011版)中出现过。同样地,榜单中大多数人的博客(除了Jim Highsmith、Scott Ambler、Kent Beck以及Craig Larman)都在2011年发表于Agile Scout博客上的《前200名敏捷博客》榜中榜上有名。

Craig Larman对能够出现在该份名单中颇感意外,他在其个人网站的首页这样写道:

真没想到(就不在博客和微博上宣扬了)能够在最具影响力的20名敏捷人物榜中排名第八。谢谢!

Roman Pichler在Google Plus上表达了他的兴奋之情

能够在最具影响力的20名敏捷人物中榜上有名真是太高兴了。

Erik Petersen对此榜单的评论是:建议应该将Gordon Pask Award作为评选的另一数据来源:

15个提名人中,只有Jim Shore还可以说是对得起这个榜单。我觉得你的数据收集方法有问题。并不是说此榜单中20个人有什么问题,而是排名应该有一个标准。我个人觉得有时候出版著作的多少与实际的影响力反倒成反比.....

还有一些讨论是有关还有谁应该出现在榜单中。Yves Hanoulle评论道:除了该榜单中的提名者,还有像Naresh JainJean TabakaJerry WeinbergLisa CrispinJohanna Rothman以及Eric Ries,他们对社区的影响都是尤为显著的。

Paul Dolman-Darrall说该榜单是在500人的候选名单中筛选出来的。这一类的榜单一定会引发热议,那么在敏捷社区中有你认为具有影响力的人物却没有入选该榜单的吗?


查看英文原文:The Most Influential People in Agile

注:文章系本人原创:发布于 <script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"></script>
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以大化总可实现速率并确保每个用户的低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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