项目的成功与主担辅担

开发能否成功,在于各个角色是否明白各自应该担当的工作内容,目标要一致,我把项目的角色分为主担、辅担两类,业务开发是项目的主担,对项目负责,管理是辅担,由公司管理部门对项目的过程指标进行检查和提供帮助。两类角色都是非常必要的,只是要有侧重,尽管相互制衡,但是管理角色做的是辅助流程,不是关键路径,就是不要过早的让这些角色由“一票否决”的权力。

开发主担主要是业务分析、设计、开发和测试,实际上抓好两个关键要素就可以,一个是业务设计,一个是任务管理。任务管理的基础也是业务设计充分,不清楚不做,粒度要细,要让开发人员真正明白要做什么。之所以项目做不好,业务理解设计不充分占绝大多数,造成任务的分解做不下去,文档也写不好,一个项目业务的理解其实掌握在少数人手里面,不可能全部都清楚,是个逐步细化和知识转移的过程,这就要求每日的沟通,明白这一点,就知道怎么去做好项目,其它的都是技术手段。

至于管理控制环节,比如SCM、QA,则要尽量的让大家感觉不到他们的存在,他们只是按计划在关键节点时出现,并且随时提供支援。审核的发起由他们来做,结果的判定以业务满足和客户开发过程标准满足为主,在能力不足的情况下,不要让他们有影响项目进度的决策权,项目经理做方案,公司领导来决策。测试也直接纳入到项目经理的管理,对项目经理负责。
敏捷、Scrum等都是提供了一些很好的方法,不过做项目首先要明白做什么,这个问题解决了,方法就有用武之地。

至于团队合作这样的软性指标,更多是一种措辞,项目经理首先要做好定位,搞清楚哪些是自己该做的,哪些是公司该做的,你要做的就是用手上的资源把项目做好。

把业务需求理解清楚,把任务分解调度好,对客户、对上级做好沟通,减少对项目组的干扰,按时把工作做好,最终的目标是按时能拿到奖金。

目标单一,其它的都是手段,方法的引进只是为了解决最关键的问题,一次能做好一个就是成功。
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏稠密landmark环境下、预测更新步骤同时进行非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测更新机制同步否对滤波器稳定性精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于从博弈的售电商多元零售套餐设计多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于从博弈的售电商多元零售套餐设计多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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