什么才是敏捷开发?

本文探讨了敏捷开发方法如何提高软件开发效率,并分享了作者在Grails和RapidJ两个框架下开发的经验。强调了快速反馈和贴近客户需求的重要性。

    在这段时间的开发中我发现敏捷开发大大提高了软件开发成功的机会,但是什么是敏捷开发呢?它的核心是,先开发相对小的一部分功能,然后从客户哪里得到快速的反馈。客户会告诉我们方向是否正确,帮助我们让开发紧贴他们的需要,同事共同确保我们创建的程序将会为他们增加商业价值。为什么我们需要敏捷呢?在软件产业中,长久以来我们一直在看着其它开发框架、开发理论在讨论“交付真正满足客户需要的系统”(我相信,经验丰富的软件工程师都理解这点),但往往我们都会在这个问题上栽跟头,我们交出的所谓让客户满意的的软件系统往往都只是半成品,甚至连半成品也不是,我们往往要花大量的时间去修改,然后找客户确认,然后再修改,反反复复,时间就在这样反复的过程消耗了,我们开发的成本也成直线上升,最终导致我们的利润减少,甚至是亏本。我们必须采取更小更快的步伐,频繁的与客户一起达成阶段性的目标。所以我最近一直在想怎么才能快速开发,公司的一位大师跟我说:“如果当你在一杯咖啡还没有冷之前完成你一天的工作任务,那么你就是真正高产、高效的工程师!”,呵呵,我在想,一杯咖啡,有点夸张,即使有可能咖啡也是放在保温杯里的。不过他那句话没错,要是能有那样的高效率,那该多美好!

    前段时间完成了一个grails项目开发,虽然grails设计的非常优秀,但是也并不是想象中的那么高产、高效,目前这个项目已经上线,有兴趣的朋友可以看看(http://59.173.7.94:8080/spa2008 ),美工很丑,但是功能做的非常全。

   5 1假期又发现了一个好东西,一个可以生J2ee代码的工具,叫rapidj,官方网站是---http://www.codecanvas.com.au ,大概的看了一下,虽然生成的界面不是那么养眼,但是从生的代码来看,质量非常高,使用也非常简单,你只需要画UML图和一些简单的配置就可以生成一个可以直接运行的代码了,生的CURD比grails生的要全面一些,个人觉得rapidj相对grails的优点有两点:

   1、rapidj生成的是纯java的代码,这对于一个java开发者来说非常的亲切,而gails生成的是groovy代码,一个java开发者过渡到groovy,虽然不难,但是还是需要一定的时间适应,虽然grails也支持java代码,但是在做那个grails项目的时候,我带的3个兄弟写的代码真是非常的伤害我的视力,几行一个文件里面什么代码都有,非常的乱,虽然给功能都实现了,但是代码确实没什么可读性

   2、rapidj生成代码用的是freeamarker模板技术,你可以修改默认的ftl模板文件,这样就能更能针对你项目的实际情况来制作属于自己的rapidj,通过这我们想生啥代码就能“生”,非常的彪悍

   虽然还没有深入的研究rapidj,但是我觉得他那种思路是非常好的,值得学习,建议javaeye能开辟一个rapidj的圈子,大家都来讨论讨论,以下是rapidj官网上的一个视频demo,有兴趣的朋友的请耐心看完它,看完你就会知道rapidj是个什么东东了,我保证你能学到很多东西,看不到视频的朋友可以下载附件中的视频:

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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