[导入]过度设计与设计不足

博客指出Agile既批评过度设计,也否定设计不足。修改过度设计的应用比设计不足的程序容易,设计不足更常见。把握设计的度很难,优秀架构师需预见系统发展障碍。在思维边界处,行动比思考重要,要理解简单设计需有过度设计能力。
     Agile批评过度设计(over-engineering)的声音很大,但对于设计不足(under-engineering)同样是持坚决的否定态度 的。修改过度设计的应用比修改设计不足的程序要容易的多。因为简化的途径是明确的,而走向复杂的途径却往往是难以控制的。Refactoring To Patterns试图引入一些经验,但这些可预见的调整多半只在细节处,其影响是局部的。一个复杂性低层次的设计要支持一个复杂性高的应用,所需的代码量 不是线性的堆砌,而是几何级数式的增长,重构的时候需要做出的改变往往也是影响全局的。而事实上,设计不足是比过度设计更加常见的情况。真实的情况也许 是,在真正需要我们做出创造性设计的地方我们因为无知和无能而设计不足,而在那些渴求简单的地方,我们却自诩为先知而加上很多华丽的设计来维护虚幻的可扩 展性。这里的度是很难把握的。高段位的棋手可以比低段位的棋手预见到更多的步数,而一个优秀的软件架构师也需要比普通的程序员更早的预见到系统发展的障 碍。在我们明确可预见的范围内,当然是要把所有的设计做好,而在我们思维的边界处,"行"就变得比"思"重要了。
    大谈"over-engineering"的主多半都有着丰富的过度设计的经验,千万不要把他们回顾时的话语当成是普遍的真理。所谓大巧若拙,精炼的小诗 可比长篇大论难写的多了。有时采用一种简单的处理方式,是因为我们感觉到它不会成为障碍,虽然此时并没有明确的设计过程。你必须有能力进行过度设计,才能 真正理解简单设计的精妙之处
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能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用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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