基于SCRUM的金融软件开发项目

本文以某外资银行债券收益平台数据迁移项目为例,深入探讨了敏捷开发方法(特别是Scrum)在小型开发团队的实际工作中的应用与实践。通过对项目管理、团队建设和Scrum过程的详细分析,本文揭示了敏捷开发方法如何有效解决金融软件外包项目中遇到的需求变化、成本管理和人力资源管理等问题。同时,本文还提出了金融软件项目应用Scrum管理方法的建议,旨在帮助国内团队更好地提升项目效率和质量。

摘要

软件开发是一项复杂的工程,同时也是一门值得研究的艺术,随着技术的迅速发展和经济的全球化,软件开发出现了新的特点, 传统软件开发方法弊端的日益凸显, 尤其当前人民币不断升值, 给原本宽松的金融领域软件开发流程带来了很大的压力, 客户要求在最短的时间内提交最优的解决方案, 所以使用敏捷软件开发方法已经是势在必行.敏捷软件开发方法是一种科学的,先进的,快速高效的方法.与传统开发方法比较,它能准确地把握软件需求,应对变化,因此在国内国外被各类团队广泛使用.Scrum是在软件开发中比较流行的敏捷软件开发方法之一,它既是开发方法,同时也是管理方法,是值得我们研究讨论的一门科学.本论文以某外资银行债券收益平台数据迁移项目为案例,针对小型开发团队的实际工作经历,探索实践,详细介绍敏捷开发方法的思想原则,通过该案例将Scrum敏捷软件开发方法与小型团队的项目开发结合起来,通过分析在应用Scrum中遇到的问题,困难和新的,分析人力资源管理和成本管理方面的经验,讨论外包项目的管理模式,并对项目的不确定性进行风险分析,最后对金融软件的发展以及国内团队如何更好地应用Scrum管理方法提出自己的建议.

摘要

第一章 绪论

1.1 论文研究背景

1.2 论文研究课题的现状

1.2.1 金融软件外包发展现状

1.2.2 SCRUM发展现状

1.3 课题研究目的及意义

第二章 项目的必要性和可行性

2.1 项目的必要性

2.2 项目的可行性

第三章 SCRUM的理论和研究

3.1 SCRUM简介

3.1.1 SCRUM的定义

3.1.2 SCRUM的特点

3.1.3 SCRUM的团队

3.1.4 SCRUM的优势

3.2 SCRUM的价值

3.2.1 解决多变需求

3.2.2 调整开发周期

3.2.3 合理化流程

3.2.4 凝聚团队

3.3 SCRUM的过程

3.3.1 SCRUM关键词

3.3.2 SCRUM的流程

3.4 SCRUM的分析与研究

3.4.1 效果分析

3.4.2 经验教训

第四章 实施项目概述

4.1 技术发展现状

4.1.1 J2EE开发平台介绍

4.1.2 大型机开发平台介绍

4.2 实施项目概述

4.2.1 项目概述

4.2.2 项目特点

4.3 项目内容和计划

4.3.1 核心功能阐述

4.3.2 项目计划管理

4.3.3 项目计划编制

4.4 项目进展描述

4.4.1 计划完成情况

4.4.2 项目完成情况

第五章 基于SCRUM的项目管理

5.1 SCRUM团队

5.1.1 团队规模管理

5.1.2 人员配置管理

5.1.3 角色分配管理

5.1.4 团队素质管理

5.1.5 绩效考核管理

5.2 搭建SCRUM平台

5.2.1 SCRUM理念的推广

5.2.2 SCRUM管理工具

5.2.3 SCRUM环境

5.3 SCRUM开发模型

5.4 风险分析

5.5 成本管理

5.6 SCRUM的困惑和解决方案

第六章 SCRUM在数据平台迁移项目中的实施与分析

6.1 团队和结构

6.1.1 团队配置和角色

6.1.2 人员架构

6.2 SCRUM的管理

6.2.1 确定Sprint周期

6.2.2 召开Sprint规模会

6.2.3 每日理会

6.2.4 任务跟踪

6.2.5 召开Sprint评审会

6.3 SCRUM的实施与分析

6.3.1 拥抱改变

6.3.2 进度控制

6.3.3 交付和迭代

6.3.4 优化组织

6.3.5 团队价值

第七章 总结与展望

7.1 本文总结

7.1.1 项目总结

7.1.2 经验和教训

7.1.3 结束语

7.2 今后的研究方向

参考文献

附录:项目的部分代码

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值