考试系统——需求的思考

这半个月来,考试系统一直在搞需求.在这个过程中让我深刻的体会到了,搞好需求是我们做好系统的前提.


我对需求的理解是,客户提出的需求是什么,先记录、整理好后,形成相应的需求文档再与客户交流沟通确定是不是客户想要的,


我对需求的认识是一步步深入的,起初做机房收费系统感觉代码很重要,现在深刻体会到需求是下一步工作的前提,感觉如果需求不定下来我就没办法进行下一步工作(可知需求的重要性)。

深刻认识到:

一、考试系统监考

考试系统监考是不断的了解、积累、需求的过程。每一次的监考都会对需求的认识更多一些。从每一次的监考中提取出来的问题都可以作为我们重构系统中的需求。


二、英语系统需求

由于是第一次把英语系统加入进来,所以我们成立了专门的小组去做需求。在与客户的交流中发现客户想要的需求和我们一开始看图片整理的需求不一样,和客户交流很重要。其中也遇到了各种各样的问题:与客户的交流沟通,要有耐心,去了解用户想要的是什么;给用户信心,让用户相信我们能做成,会做的很好。

PS:有时我们要适当的去引导客户,毕竟有些客户一点计算机基础都没有,提出咱们的方案是否更好呢?让客户来权衡,确定进一步的需求。

那么如何获取需求呢?个人观点:必须根据客户提出的需求确定客户想要的是什么,对客户的要求进行分析,整理。需求的收集,分析,细化,并核实,画原型图,编写文档、与客户商定,再修改需求。(但是往往在实际的开发过程中,需求不是一次就能定下来的,我们必须把需求的很重要的部分确定下来.)

心得:感觉很重要的一点是要把每一次的需求以及需求变更都要整理出来,做好记录并让客户确认签字一式两份。还有把每次遇到的问题整理下来,这些都是财富呀!

这半个月来让我对系统需求的了解越来越清楚,每一次的讨论都是对需求的重新认识,都让我对这次的重构增加一份信心。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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