6、极限编程与敏捷团队建设解析

极限编程与敏捷团队建设解析

1. 极限编程(XP)是否等同于草率编码

在极限编程开始流行时,有人认为它会鼓励草率编码。这里的“草率编码”指的是软件开发中可能引发问题的方式,具体表现如下:
- 忽视业务和测试需求 :开发时不考虑业务需求或测试要求,在不清楚代码对业务的价值以及如何验证的情况下就开始编写。而且规格文档往往冗长、表述模糊且过时,没人愿意阅读,也就无法明确软件必须实现的功能。
- 架构或设计缺陷 :所采用的架构不适合正在开发的产品,或者设计存在某种缺陷。开发者坐在键盘前盲目编写代码,期望写得足够多就能创造出可交付给客户的东西。
- 缺乏测试验证 :代码没有用于验证其正常工作或正确实现目标的测试。开发者需要花费数天、数周甚至数月使用调试器来确保软件不会神秘崩溃或产生更多缺陷。

当草率编码被官僚作风掩盖时,情况尤为棘手,团队和组织可能会继续否认问题存在,还会说“我们投入了数百万在软件流程上,不可能是草率编码”。

2. 为何极限编程不鼓励草率编码

极限编程团队通过故事来确保开发者理解软件必须实现的功能。故事卡片只是提醒,真正的规格细节包含在可执行的客户测试(以及相关的敏捷模型)中。这些测试类似于规格语言,但与正式方法不同,客户可以亲自编写。团队在充分考虑业务需求和测试要求后才会开始开发。

敏捷团队不会在人们只能对需求进行假设时,花费时间构建丰富复杂的架构。相反,他们会尽量推迟应用这些约束,直到绝对必要时,此时团队可能对实际需求有更清晰的认识。例如,项目开始时不必急于决定使用 SQL Serve

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在球范围内广泛应用于定位空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可属性表中的相应记录关联,实现空间数据统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理学术研究提供科学依据。 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!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现算法验证;③为电网安分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码案例进行实践操作,重点关注双层优化结构场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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