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我也要
一天，一头猪和一只鸡在路上散步，
鸡看了一下猪说:
“嗨，我们合伙开一家餐馆怎么样？”
猪回头看了一下鸡说:
“好主意，那你准备给餐馆卖什么呢？”
鸡想了想说:
“餐馆卖火腿和鸡蛋怎么样？”
猪说:
“不开了，我全身投入(火腿是一次性资源)，而你(鸡蛋是可再生的)只是参与而已”
注解:这幅卡通画是Implementing Scrum网站为了解释什么是Scrum而推出系列漫画最具代表性的一幅,这幅卡通画中展示了在Scrum中的两组人:猪角色和鸡角色
猪角色被认为是团队中的核心成员,在一个团队中产品的负责人和Scrum主管和开发团队就是"猪"角色.
鸡角色不是Scrum的一部分,但必须要考虑他们，用户，客户或提供商，经理等扮演着“鸡”角色!
需要说明的是在Scrum团队中是不可能有一个人同时为"猪角色"和"鸡角色"!
【CATIA的二次开发38】对象Selection交互选择部分方法介绍01
在CATIA V5的VBA开发中，Selection对象是用户交互的核心组件，用于管理用户在图形区域或特征树中的选择操作。Selection 对象是 CATIA VBA 中的中央交互枢纽，充当用户界面与程序逻辑之间的桥梁。它代表当前在图形区域或特征树中被选中的元素集合，是自动化操作的基础。
Scrum角色及其职责介绍
Scrum定义了许多角色，根据猪和鸡的笑话分为两组，猪和鸡一天，一头猪和一只鸡在路上散步，鸡看了一下猪说，“嗨，我们合伙开一家餐馆怎么样？”，猪回头看了一下鸡说，“好主意，那你准备给餐馆起什么名字呢？”，鸡想了想说“餐馆名字叫火腿和鸡蛋怎么样？”，“我不这么认为”，猪说, “我全身投入，而你只是参与而已”"猪"角色猪 是全身投入项目和Scrum过程的人； they are t
从贝叶斯网络到结构因果模型：因果推理在可解释AI中的实践
在机器学习和数据分析领域，理解变量间的因果关系而不仅仅是统计关联，是构建可信赖、可解释系统的关键。概率图模型，特别是贝叶斯网络，通过有向无环图和条件概率表，能够高效地编码和推理变量间的条件依赖关系，广泛应用于医疗诊断、风险评估等场景。然而，贝叶斯网络主要刻画的是“是什么”的关联，难以回答“如果…会怎样”的因果问题。为了进行因果推断，需要引入结构因果模型和do-演算，它们通过定义结构方程和模拟干预操作，能够区分混杂效应，估计处理变量对结果变量的净因果影响。这一套方法论对于可解释人工智能至关重要，它能生成反事实
Scrum之三个猪
从前猪和鸡一起去创业，他们两个打算开餐馆，专门出售火腿煎蛋。这时候猪想了一下，我用的是自己身上的肉，鸡只是用了它生下的鸡蛋。万一创业失败了，我自己命都没了，而鸡还是继续可以产蛋，没有任何影响。 1. Scrum两类关系人 在Scrum方法中将项目的利益相关者分成两大类：chickens和pigs，chickens为项目的相关干系人，部分投入项目，例如高
YOLOv11n-seg 实战指南：从训练到模型部署的完整流程
本文提供了YOLOv11n-seg实例分割模型从环境准备、数据标注到模型训练、验证及最终部署的完整实战指南。详细讲解了如何准备多边形掩码数据、配置关键训练参数、解读分割核心评估指标，并重点介绍了将模型导出为ONNX等格式进行部署的流程与优化技巧，帮助开发者高效完成从开发到生产的全链路实践。
基于STM32F103标准库与DMA的实时音频FFT频谱显示系统设计
本文详细介绍了基于STM32F103芯片与DMA技术实现实时音频FFT频谱显示系统的设计方法。通过标准库驱动和FFT算法处理音频信号，结合OLED显示屏实时绘制音乐频谱，涵盖硬件选型、核心原理、开发环境搭建及性能优化等关键步骤，为数字信号处理应用提供实用参考。
Scrum——“鸡”和“猪”的寓言
Scrum严格区分这两类人：对承担项目的人赋予权力，使其完成必要工作，确保项目成功；无责任人员则无权对项目施加不必要的干涉。这两类人在Scrum中被形象地称为“猪”和“鸡”。 “鸡”是旁观者。这起源于一则古老笑话：一只鸡和一头猪在路上走，鸡对猪说：“你想不想和我一起开家餐馆？”猪想了想，答到：“好的，我很乐意。你想为餐馆起个什么名字呢？”鸡回答道：“火腿和蛋！”猪停步，犹豫了一下，说：“三思过...
MIKE水动力笔记7_实测数据与模型输出结果的拟合对比
上一博文【MIKE水动力笔记6】主要讲解如何自己制作实测数据的时间序列文件dfs0，而本博文讲解如何进行实测数据与模型输出结果的拟合对比。
从猪和鸡的故事看Scrum Master职责
猪和鸡的故事被用在Scrum中，猪指的是scrum team的三个角色，他们是全身心的投入到了每个迭代的工作中去了。而鸡是指一些外部成员如经理，QA，UI管理组。在Scrum工作中，可能有些情形有“猪”与“鸡”一起参加会议，鸡总是喋喋不休，说这说那。而每个决定却最终会由猪去承担后果。这不是scrum想要看到的，scrum中希望scrum团队是一个自组织的团队，team对自己工作有最大的发言权，而不是由外部人员指指点点。
11-16 Fluent结果查看及后处理功能(做动画、监控点)
监控点、面及动画操作
【数据结构】期末考试复习（考点+例题）
1.线性表定义及其存储实现:顺序表和链接表，优缺点分析(顺序存储可随 机访问，链式存储可灵活利用空间)，相关操作的时间复杂度。 2.链表的插入删除操作 3.两种特殊的线性表及其应用:栈、队列 4.栈、队列上的(插入/删除)操作及其特点 5.循环队列满和空的条件 6.能够定义线性表、栈、队列的数据存储结构，能够实现相关操作的算法并 分析时间复杂度(例如插入、删除及其它应用等) 7.理解线性结构的应用( 如根据要求能灵活定义线性表结构，能根据线性表 的插入、删除操作解决实际问题) 二叉树基本概念与性质(高
[转]猪和鸡的故事—谈谈Scrum敏捷开发中的角色和关系
让我们来看这么一个故事： 一天，一头猪和一只鸡在路上散步 鸡看了一下猪说：“嗨，我们合伙开一家餐馆怎么样？ 猪回头看了一下鸡说：“好主意，那你准备给餐馆卖什么呢？” 鸡想了想说：“餐馆卖火腿和鸡蛋怎么样？” 猪说：“不开了，我全身投入(火腿是一次性资源)，而你(鸡蛋是可再生的)只是参与而已！” 这个故事是Implementing Scrum网站为了解释，什么是Scrum而推出的系列故事中最具代...
SAP_MM模块-服务类采购详细讲解案例
SAP_MM模块服务类采购订单配置及业务测试案例详解，包括前台业务操作、后台配置以及使用过程中的问题处理
什麼是Scrum中的豬和雞？
The Chicken and the Pig 的商业寓言解释了Scrum流程中的早餐猪和鸡。这是区分Scrum / Agile世界中角色的一种方法。角色是敏捷的关键。它们是不变的，是每个决策的基础，并定义了Scrum中最基本的人际关系。 猪和鸡寓言 鸡和猪的寓言用于说明参与项目的项目利益相关者的不同级别。基本的寓言运行： 猪和鸡正走在路...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
每日站会 | 鸡和猪的故事
让我们来看这么一个故事： 一天，一头猪和一只鸡在路上散步 鸡看了一下猪说：“嗨，我们合伙开一家餐馆怎么样？ 猪回头看了一下鸡说：“好主意，那你准备给餐馆卖什么呢？” 鸡想了想说：“餐馆卖火腿和鸡蛋怎么样？” 猪说：“不开了，我全身投入(火腿是一次性资源)，而你(鸡蛋是可再生的)只是参与而已！” 这个故事是Implementing Scrum网站为了解释，什么是Scrum而推出的系列故事中最具...
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
Scrum里面猪和鸡的角色
Scrum定义了许多角色，根据猪和鸡的笑话分为两组，猪和鸡： 一天，一头猪和一只鸡在路上散步，鸡看了一下猪说，“嗨，我们合伙开一家餐馆怎么样？”，猪回头看了一下鸡说，“好主意 ，那你准备给餐馆起什么名字呢？”，鸡想了想说“餐馆名字叫火腿和鸡蛋怎么样？”，“我不这么认为”，猪说，“我全身投入，而你只是参与而已” 转载于:https://www.cnblogs.com/417460188dy/p/...
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
Scrum中的角色：你是鸡还是猪？
Scrum是为开发软件而创造的方法，在项目管理中使用Scrum效果显著。Scrum角色有 ScrumMaster，猪和鸡。这些角色在Scrum中发挥着重要作用。来看看这些角色到底是什么以及角色之间是如何交织在一起的。 为什么使用猪和鸡来描述Scrum角色？ Scrum...
浅谈Scrum
鸡和猪的故事 一天，一只鸡散步时遇见了猪。 鸡对猪说：“嗨，我们合伙开个餐厅吧。” 猪说：“好啊，那准备取什么店名呢？” 鸡说：“要不，就叫火腿和鸡蛋吧。” 猪直接拒绝了：“那可不行。我要割肉，你只要下蛋。这样下去，我迟早要完蛋。” Scrum产生的背景 这个故事实际上反映了软件开发过程中的2种不同角色，即需要完全投入的“猪”和只要部分投入的“鸡”。真实项目过程中，往往会发生这样的现象，产品经...
“鸡”和“猪”的故事
Scrum 把软件开发项目中的各种角色形象地分为两类，一类是“鸡”，一类是“猪”。 故事的来历是这样的。 一只鸡和一头猪是朋友。一天，鸡对猪说：“咱们合伙开个餐馆吧！”猪觉得挺有意思，说道：“这个主意不错，那咱们的餐馆该叫什么名字呢？”鸡说：“叫火腿和鸡蛋吧。”猪马上不干了，说：“那谢谢了，我不参与了。如果要开这个餐馆，我得把自己全部贡献出来，需要全身心地投入，而你只需要投入一...
浅谈Scrum（一）-- 什么是Scrum？
什么是Scrum？浅谈Scrum（一）鸡和猪的故事Scrum产生的背景Scrum的角色Scrum的流程Scrum的工具Scrum标准流程 鸡和猪的故事 一天，一只鸡散步时遇见了猪。 鸡对猪说：“嗨，我们合伙开个餐厅吧。” 猪说：“好啊，那准备取什么店名呢？” 鸡说：“要不，就叫火腿和鸡蛋吧。” 猪直接拒绝了：“那可不行。我要割肉，你只要下蛋。这样下去，我迟早要完蛋。” Scrum产生的背景 这个...
架构师在敏捷中是猪还是鸡
刚刚在InfoQ上看到这边文章，还挺有意思http://www.infoq.com/cn/news/2013/08/architecture-scrum 猪、鸡是什么意思？ http://en.wikipedia.org/wiki/The_Chicken_and_the_Pig The fable of the Chicken and the Pig is used to illustr
猪和鸡合伙开餐馆
Scrum当中定义了许多角色。按照对开发过程的参与情况，这些角色被分为两组，即猪组和鸡组。这个分组方法的由来是一个关于猪和鸡合伙开餐馆的笑话：一天，一头猪和一只鸡在路上散步。鸡对猪说：“嗨，我们合伙开一家餐馆怎么样？”猪回头看了一下鸡说：“好主意，那你准备给餐馆起什么名字呢？”鸡想了想说：“叫‘火腿和鸡蛋’怎么样？”“那可不行”，猪说：“我把自己全搭进去了，而你只是参与而已。”"猪"组的角色猪 是在Scrum过程中全身投入项目的各种角色，他们在项目中承担实际工作。他们有些像上边那个笑话里的猪，要把自己身上的
Agile - Scrum角色：猪组、鸡组
Scrum当中定义了许多角色。按照对开发过程的参与情况，这些角色被分为两组，即[b]猪组和鸡组[/b]。这个分组方法的由来是一个关于[b]猪和鸡合伙开餐馆[/b]的笑话： 一天，一头猪和一只鸡在路上散步。鸡对猪说：“嗨，我们合伙开一家餐馆怎么样？”猪回头看了一下鸡说：“好主意，那你准备给餐馆起什么名字呢？”鸡想了想说：“叫‘火腿和鸡蛋’怎么样？”“那可不行”，猪说：“[color=red...
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