12、DevOps 开发中的概念缺陷与统一方法

DevOps 开发中的概念缺陷与统一方法

1. 概念缺陷的影响与触发因素

团队或角色之间的权力关系可能导致一种行为模式(如道德风险),这种模式会阻碍 IT 部门提供有价值的解决方案。概念缺陷由道德风险和有限理性等因素触发,这些问题往往在过程后期才显现,并常导致运营问题。以下是相关因素的关系图:

graph LR
    A[Principal - agent problem] --> C[Conceptual deficits]
    B[Moral hazard] --> C
    D[Complex environments] --> C
    E[Limited rationality] --> C
    C --> F[Management & Development]
    C --> G[Development & Operations]
    F --> H[Lack of transparency]
    G --> H
    H --> I[Operational problems]

概念缺陷可能偶然或故意出现。偶然出现的缺陷可能源于有限理性或复杂动态的环境;故意出现的缺陷可能与委托 - 代理问题或道德风险有关。

2. 有限理性

有限理性原则基于弗洛伊德心理结构和帕累托原则综合形成的几种沟通模型的核心假设。弗洛伊德将心理分为三个部分:
- 水线代表有意识可获取的知识与无意识活动之间的边界。
- 自我是协调外部和内部需求的执行实例,基于

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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