没有对立的技术,只有对立的心态

本文探讨了在软件开发过程中,不同的开发方法如文档驱动与测试驱动之间的争议,并指出每种技术都有其适用场景,最重要的是开发者的态度及对项目的深入理解。

在电脑DIY爱好者中,ATI/NVIDIA、AMD/INTEL各自的粉丝团 扎堆儿PK 的现象是非常激烈的。
如果有一篇文章出现对某一技术的倾向性,便会立刻被另一阵营粉丝的吐沫所淹没。

在咱们软件界,这种现象虽然不是那么极端,但也绝不少见,
我见过不少热爱一种语言的,拼命贬低另外一种语言,
似乎不把对方说得一无是处,就不足以体现自己所在阵营的“优秀”。

技术真的可以简单的贴上“好的”或者“坏的”这样的标签吗?一定不是!
每一项技术都有其出现的背景和其所擅长的领域,
在不加限定的情况下,对技术的优劣作出评判,其实是很不明智的一件事情。


今天之所以说起这个话题,源自工作中的一点感悟。


几天前,产品研发团队的几个teamleader开了一个会,议题是如何提高代码质量。
在讨论开发过程管控策略的时候,到底是以文档驱动开发,还是以测试驱动开发,
两种观点产生了比较激烈的冲突。

面对这样的场景,我的脸上挂着微笑,因为感觉好熟悉,
这像极了5年前发生在我身上的RUP和XP之争(详情参见:软件开发思想之争 - RUP VS XP)。


力推“测试驱动开发(TDD)”的leader非常激动(可能比较有激情的朋友们更容易痴迷XP),
正在滔滔不绝阐述TDD的优点,似乎TDD就是摆在眼前的银弹,
我呢,经过这么多年,早已经不相信任何单一的手段可以解决所有的问题。
TDD可以推,但必要的文档也是绝对不能省。

怎么跟他说?

经过快速的思考,我还是决定打断他的慷慨陈词,于是我说:

今天的情景,让我想起了大概5年前的我,
当时XP的思想刚刚在国内开始传播,我也特别感兴趣,
曾经和一个有10年工作经验的同事,就RUP和XP产生过激烈的争论。

我接触XP后就对RUP完全排斥,但摸索了很长时间后,发现XP有一个致命的问题:
那就是XP对人的要求非常高,尤其是TDD,对设计的要求大大到提高了,
你可以掂量一下自己的组内,有几个人能够真的做到先写测试,再做开发的?

其实无论是TDD,还是写设计文档,只是设计思路的落地形式不同而已,
我认为我们没有必要在这上面争论太多。
你应该知道,XP最强调的是对人的重视,
要想有效改善发布的产品质量,真正需要的是,要求每个人 理解 自己所要做的事情,而不是机械的执行。

至于文档,在产品架构、模块、流程等比较粗粒度的层面,存在一些文档还是很有价值的,
如果一个系统任何文档都没有,那么新人加入的时候,根本没法从总体上理解我们的系统。

归根结底,采用什么方法并不是最重要的,最重要的,还是人做事的态度。



在工作中经常有观点碰撞的情形,如果想说服对方,以退为进往往比针锋相对更容易取得成效。
一个锋芒毕露,经常让别人下不来台的人,往往也会四处碰壁,最后终究有志不得申。

人的很多看法,随着阅历的增加,也会发生变化,
就像我在XP上的看法,5年前的争论中,我正好站在今天对立的位置上,
所以,技术和观点,往往并没有本质的对立性,更容易产生对立的,反而是我们的心态。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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