我的xp计划

最近我在新公司加班做项目开发,这个项目用 struts+jdbc 来做的,用 jvm 的代理来获得 bo (这里是指业务逻辑),设计那叫一个糟糕啊,我不知道怎么脱身出来。只想逃离这个焦油坑,不想谈这个东西呢。

我还抽时间了解 xp 的一些概念,除了那个 pair coding 我感觉有些奇怪,其他的感觉都挺不错的。下面我来总结一下(鼓掌 …blah blah

一:确定版本计划,每周或者每两周(更短或者更长)时间发布一个版本出来,让业务人员、客户看到这个东西,提意见、需求。然后根据新的需求(假如变动不大的话)再来发布下一个版本。就这样直到项目完全发布。

二:测试,根据我的考虑, web 程序不怎么好测试,当然现在也有那个测试页面的。但我觉得把业务逻辑主要都在 bo 里面,就测 bo 功能就可以呢,而 dao 也简化,负责单一的 crud (我以前把业务逻辑都放到 dao 里的,而 bo 基本是空的)。 Dao 的事务、错误都 throws ,在 bo 里处理。

三:持续集成,用一些工具来做,我打算选择 hudson 来做这个。

四:版本控制,我目前在做的那个项目竟然没有使用版本控制工具,提交就把代码发给项目经理,磨刀不误砍柴工的道理都不懂。每次我手工 copy 提交代码时就囧。我给项目经理推荐 svn ,结果都不会用。   最后我找了个 Mercurial 来控制我自己的代码版本。

五:文档,需求文档是必须要有的,而且要精确描述(或者不描述)。最不爽的是那种有错误、没有及时更新的文档,影响开发速度、影响程序员心情。我觉的可以用 wiki 的方式来解决,如果是用 trac 来管理的话,业务需求直接写在 wiki 里,这样谁修改了,大家就都可以看到。

     总的来说,我的思路就是围绕 xp 工具来做 Trac+Svn+Hudson ,系统设计用 Spring+Hibernate/jdbc+tapestry+Testng ,手头项目结束后我做个原型出来,让那些垃圾设计感到羞愧。

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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