38、软件开发中的交付、度量与学习

软件开发中的交付、度量与学习

1. 交付实践

1.1 Kanban 板

在与团队合作的过程中,我们接触到了 Kanban 板。起初,我们提到“Kanban board”时引发了一些笑声,后来日本同事告诉我们,这样的表述相当于说“招牌板”,所以现在我们直接称其为“Kanban”。

Kanban 要求对任何给定时间内正在进行的任务数量设置严格限制,这被称为在制品(Work In Progress,WIP)限制。一旦达到 WIP 限制,新的工作就不能进入该列。团队需要协作解决问题、识别瓶颈并完成任务,这种协作工作方式有助于持续改进团队流程。团队可以定期开会讨论所需的变更,并将这些变更展示在 Kanban 上。

1.2 Scrum 与 Kanban 的结合

Scrum 和 Kanban 并非相互排斥。以 PetBattle 为例,团队采用 Scrum 方法,但在 Sprint 板中使用 Kanban 来可视化和跟踪工作。

1.3 PetBattle 的交付

PetBattle 锦标赛功能的实施和交付需要快速完成。现有的业余应用程序开发方式较为随意,缺乏有效的流程。对于跨职能团队来说,采用敏捷 Scrum 或 Kanban 似乎是一个很好的起点。团队可以自主决定何时将 PetBattle 锦标赛功能部署到生产环境,以及如何构建、测试和部署该功能。这种信任和授权对于产品的未来成功至关重要。

1.4 完成的定义(Definition of Done)

在软件开发中,“完成”的含义并不明确。不同的人可能对“完成”有不同的理解,例如代码是否在本地构建运行、是否进行

【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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