AgileDo实践集:异地协作的敏捷开发实践

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

1. 客户背景

客户属于传统软件产品研发行业,在北京、武汉、济南三地分别有研发团队,三地协作共同研发一款软件产品

2. 客户需求

采用敏捷开发,提高交付的速度,快速响应市场

3. 遇到的的困难和AgileDo的解决方案

3.1 三地的团队各自有独立的研发流程,不容易协作

项目建立伊始,就要决定如何协作。AgileDo的敏捷教练和所有团队成员一起组织了一个“工作协议”活动。我们定下来用 Scrum @ Scale 作为异地协作的模式,并确定一些实践方式,如怎样做结对、用哪些工具、质量目标、工作的完成定义等等。然后在Wiki上记录下来,这样整个团队就有了共识。一旦这些共识需要修改,比如在回顾会议上提出改进,这些实践就要在wiki上更新,有新人加入的时候,他们看到的总是最新内容。为了让这些实践可以更好的落地,项目开始的最初,北京、武汉两地的团队各自派出三名核心成员,和济南的团队一起工作了三周,在工作中进行实践的优化和达成共识

3.2 异地协作如何处理业务依赖

我们的模式是让每个本地团队尽可能自给自足,以减少对对方的业务依赖。具体而言,是在Sprint 0的阶段业务切分时就做到三地的业务是松耦合的,每个团队的业务相对独立,这个是CPO和三地的PO工作的重点之一

3.3 异地协作如何处理集成的风险

三地的团队有公共的持续集成服务器,核心代码要求必须有Unit Test,核心业务必须由本地的核心开发人员结对完成,每个版本的代码提交都会进行代码的自动集成

3.4 异地协作如何处理平时的沟通

腾讯会议等软件是我们的首选,微信群的讨论也是我们异地多人讨论的常用方式。在Wiki上会分享三地对应事项的紧急联系人,以保证任何事情都可以无需等待的处理。在公共服务器上有项目管理软件,记录三地的项目进展状态。因为我们是分布式团队,虽然每个团队都有物理白板进行每日站会,但我们会要求所有的团队都在工具上继续项目进展的细节,以帮助其他地方的团队更好的了解整个项目的进展和风险

4.效果

以上列出的困难和解决方案仅仅是工作中的一部分。AgileDo的教练和客户团队现场持续共同工作,以解决更多实际场景中遇到的障碍。目前,客户三地的团队协作已经可以稳定的以两周的频率交付产品的增量版本

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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Andy_AgileDo
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