客户需求及骨头与肉的分工方法

本文探讨了软件开发中客户需求分析的重要性,提出了“骨头与肉”的分工方法,并讨论了最佳团队规模及其配置方式,旨在提高软件开发效率。
1.客户需求
对客户需求分析后可以进行产品功能设计。而产品功能设计又会衍生出新的功能性需求。

2.骨头与肉的分工方法

1.team leader 负责客户需求分析和功能的概要设计,概要设计给出的是功能的骨架和应用的核心技术。

2.team member 负责详细的功能设计、程序设计和开发。即在骨头的基础上丰富出软件的肉。

3.开发团队规模5人最佳。1名高级,2名中级,1名初级人员,1名需求与架构人员。

4.美工与测试人员,需要时聘请。

5.领域专家,需要时聘请。

6.实施人员1名。


一个感悟:
团队规模取决于team leader 能掌控的需求和概要设计的效率,当团队开发效率大于team leader的分析设计效率时,将出现团队成员工作不饱和的情况。当team leader的分析设计效率远高于团队的开发效率时,应增加人手。

当team leader效率高于团队开发效率时,团队开发效率可以通过增加人手或加班提高。当team leader的分析设计效率跟不上开发团队的效率时,有两个方案:

首先,让team leader 能专注于需求、概要设计、设计文档审核、及功能验证工作。由于team leader常常是能力最强的,team leader 还要负责代码复查、核心功能开发、难点解决、测试等事务,如果想扩大团队规模,就得把team leader相关的次要职责或简单的工作分出去。比如:聘请技术专家、专业的测试团队等。

其次,也许增加团队低级别人员在需求和概要设计的参与程度(组员主动认领任务)可能是一个办法。否则,只能增加需求分析或架构师级别的人员来解决问题了。
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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