敏捷软件开发图书概览

最新推荐文章于 2024-11-28 16:33:23 发布
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#敏捷开发

博客提供了一个链接（http://www.iteye.com/topic/34984 ），可能与敏捷开发相关信息技术内容有关。
1、软件开发全流程管理概览
sea99的博客
07-20 23
本文全面介绍了软件开发的全流程管理，涵盖了从应用生命周期管理、敏捷规划开发与测试、托管服务选择，到团队协作、版本控制、异构环境工作以及构建服务配置等关键环节。通过详细的流程解析和mermaid流程图展示，帮助读者更好地理解和掌握软件开发各阶段的核心方法和技术。
敏捷测试方法及实践「详细介绍」
blues_C的博客
06-17 3842
Wikipedia对敏捷测试的定义：*敏捷测试是遵守敏捷开发原则之下的软件测试实践，需要跨功能敏捷团队全员参与，并且由测试人员贡献其专业特长，以保证持续、快速地业务价值交付。
敏捷软件开发书籍推荐
Zhanglin_Wu的专栏, C++, Scrum, LLVM, 编译器
08-07 529
参考链接： The Scrum Guide Mountain Goat Software 参考书籍： Succeeding with Agile: Software Development Using Scrum User Stories Applied: For Agile Software Development Agile Estimating ...
《敏捷软件开发》读书笔记
yiyeshuanglinzui的博客
04-09 359
敏捷开发与DevOps的有机结合
tonyli288的专栏
09-27 2507
通过有效地结合敏捷开发与DevOps，企业不仅能够提升软件开发的效率和质量，还能够在激烈的市场竞争中保持敏捷应变的能力，确保IT运营和运维的顺畅运行。牢树企业文化，凝聚共同目标，发挥骨干尖刀排的作用，通过定期的沟通、共同的目标和相互的理解，促进团队之间的信任和合作。这不仅加快了交付速度，还提高了代码的质量和稳定性。DevOps也好，敏捷开发也罢，重点是在流程的控制，而企业的组织架构是根据自己的实际对流程的切割和分段管理，因此，做好每个节点的输入输出标准就很重要，每个节点质量效率有保证，交付才有保证。
敏捷技能修炼：敏捷软件开发与设计的最佳实践
weixin_33951761的博客
01-08 155
《敏捷技能修炼：敏捷软件开发与设计的最佳实践》基本信息原书名：Essential Skills for the Agile Developer：A Guide to Better Programming and Design作者： (美)Alan Shalloway Scott Bain Ken Pugh Amir Kolsky [作译者介绍]译者： 郑立 邹骏 黄灵出版社：机械工业出版社ISBN...
《A++ 敏捷开发》- 7 策划与监控
u011250455的专栏
11-28 842
自己可以首先使用刚才的原型法制定公司总体的过程改进计划（要注意刚才我举的例子只是改进小组的计划，并不是公司总体计划），并要求项目组针对改进目标下制定自己的改进项目计划，他们后面可以再使用APF的方法，针对软件开发项目制定计划和监控，后面便应可以回应开会时胡总要实时监控项目偏差的要求。
软件开发中的可持续性工程
AI天才研究院
09-09 2105
软件开发现代化带来了高速发展、成熟应用、大量用户的普及。但同时也引入了新的复杂度，如环境破坏、社会冲突等新挑战。如何提升软件系统的可持续性，是一个复杂且重要的问题。可持续性工程是指通过对软件开发过程和管理流程进行管理、培训、工具开发、改进和维护，确保软件可持续运行、健康成长的工程活动。本文将从以下两个方面阐述可持续性工程的相关知识：第一，如何衡量软件系统的可持续性；第二，如何提升软件系统的可持续性水平。
敏捷开发概览：SCRUM实践与推荐书籍
软件开发模式介绍： 软件生命周期是一个产品从构思到消亡的各个阶段，包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护等步骤。软件生命周期模式有很多种，如瀑布模型、演化模式、螺旋模式、快速原型模式、喷泉模式和...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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