谈软件协作:君子和而不同,小人同而不和

软件开发合同的困境

image 我们知道现在的软件开发最大的问题就是变化,其实这也不是软件本身的问题,我更觉得是软件的特点。因为他不像建筑,画个建筑图,一般不会偏到哪里去。然而很多需要软件的人,他可能希望软件能达到什么目的,至于具体是什么样子,他自己也不知道。大部分都是看到一部分想起一部分,自己也不断的修正。这也是为什么最近敏捷大行其道。

我甚至服务过一个客户,做一个公园系统,为的是送一张免费的VIP卡给业主,最终目的是卖房子。

既然软件的需求是不固定,也就是不断变化,所以我们签合同的时候往往有两种方式:

1.固定价格

这种就是一开始让客户必须把需求定下来,然后估计时间,然后就是报价,我一直不懂这个价格是如何报的,很多就是先去客户那里调研一下,其实就是看一下这个客户好不好蒙,能蒙多少。然后就近可能的往高的报。然后整一份需求说明书,让客户签字,如果客户改需求,加钱加时间。要不就目前的功能你做了也没用,鸡肋,大部分客户咬着牙,加吧,谁让我们给他们分期付款,还付了定金呢,最终不欢而散,两败俱伤。

2. 按时间付价格

这种大部分出现在外包的项目中,就是客户找自己需要的工程师,按月付费,一般采用迭代式开发,增量式开发,客户考察的主要是质量和效率,如果达不到客户的要求,客户立即停止。这样看起来很美,但是效率却是一个不好衡量的东西,尤其是时间短的项目,很难看到效率,举个例子,同样是盖楼,一个打10米的地基,迅速盖到了三楼,可是另一个打了30米的地基,为的是盖30层的高楼,很显然,10米地基的楼房很快就出现人的眼前。这说明效率有时候有点“乱花渐欲迷人眼”。但这种方式,我们很多人5小时能干完的,非要8小时干完,为什么呢,因为5小时干完,客户也不一定提高报价。客户很难知道什么是真正的效率,从某种意义上说,抹杀了整个生产力。

两种方式,看似都有问题,但第二种比第一种对双方风险稍小。但第二种会抹杀整个行业的创新和积极性。

最近,看《论语》“君子和而不同,小人同而不和”就是说,君子内心所见略同,但其外在表现未必都一样,比如都为天下谋,有些人出仕做官,有些人则教书育人,这种“不同”可以致“和”;小人虽然嗜好相同,但因为各争私利,必然互起冲突,这种“同”反而导致了“不和”。

这突然让我想起软件项目的合作有何尝不是如此,很多时候,我们以为有了一份合同就可以,其实合同就是一份摆设。如果都按孔子的这个思想,软件合同其实就是要完成一件事情,具体要做成什么样,价格是否会变化,应该是在过程中不断协商,不断合作。如果一开始都说好不变,其实我们自己都知道,一定有一方会吃亏。就像有人说“中国人太多,炸死一半就好了”(此话出自在电梯偶遇某一个看似有文化的中年妇女),我就想难道那一半就一定不包括你?

所以,我们在软件写作过程,最好就是想尽一切办法,让自己和客户的合作更紧密一些,合同内容尽量少一些。

胡乱瞎写,愿各位斧正。

注:不希望看到评论只说别人文笔太差,而自己又不愿贡献文章的人。比如,很多项目经理老说别人不行,如果别人都行了,那你就是最不行的,你有别人没有的东西,这才是你存在的理由。

 

步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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