13、软件开发中的高效实践:结对编程、容器化与流水线

软件开发中的高效实践:结对编程、容器化与流水线

1. 结对编程与团队编程

1.1 概念与理念

组织期望围绕产品打造高绩效团队,“共同学习,结对构建”是达成这一目标的优秀理念。其中,结对编程指两名工程师共用一台计算机,一次专注解决一个问题;团队编程则是整个团队使用一台机器共同解决一个问题。

1.2 类比理解

以木匠制作摇椅为例,仅观看成品难以学到很多东西,但与木匠一起组装和制作,就能了解隐藏部分、连接方式以及制作过程。软件开发也是如此,结对编程能让程序员变得更优秀。

1.3 结对编程和团队编程的优势

  • 团队成员指导 :新成员与经验丰富的成员一起工作,能快速跟上进度,分享技巧可拓宽双方技能深度,使初级成员迅速成长。
  • 代码精简 :两人共同解决一个问题,能更高效地编写代码,减少冗余。
  • 无需拉取请求 :结对编程时需分享思路,代码编写过程中同步审查,避免了拉取请求审查时的表面化,写出的代码更简洁易懂。
  • 团队凝聚力 :结对和团队编程促进开发者之间的互动,让开发者更快乐,进而产出更好的代码。
  • 知识留存团队 :多人共同解决问题,知识和逻辑留在团队中,避免个人休假或生病时关键信息缺失。

1.4 实践流程

遇到新问题时,团队先聚集在大屏幕前共同探讨,直到跨职能团队认为掌握足够知识或

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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