敏捷+SOA

团队的开发方法:
以前我在一家外企的时候,一直是瀑布式的开发,文档为大
很安全,但遇到式样变更就得骂人。。而且一个小功能也需要n个人月
现在的技术团队,因为时间很紧,基本就是全敏捷,或者说我自己风格的敏捷
来一个功能,先带团队一起头脑风暴一下,把决定做的features按优先级一排
然后分3天以内一个小功能,按任务导向检查,基本就是想想就coding,
虽然做完了,但是
1.过于依赖于员工自身的水平,牛人写的又快又好,没经验的又慢代码的质量又差
2.由于没有时间太多设计,有一部分人出现反攻
现在这一阶段稍微好些不是太紧了,我采用半敏捷方式

头脑风暴+功能划分+功能设计和详细设计+测试大纲+Coding
基本上3周的代码量+1周的设计量(文档)
目前感觉还是比较适合我们的团队的

这里有个前提,就是把功能独立分解为n个Service,这些之间的交互框架和通信接口搭好
或者尽量减少不同member之间模块的交互,也算是SOA了
这样对于新老版本的框架兼容也好
比如我们的一个核心Service是Struts1.2+Hibenate3.0结果后来有些member都嫌在之上开发过时了。。而且还得学习源码
现在这样就很容易了,你可以用自己的框架(当然是经过大家统一认可的)包括最新技术来开发自己的Service,前提是和其他Service交互要事先设计好。而且如果一个member的经验成功了,其他人也可以采用最新的技术
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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