55、持续学习:推动业务敏捷与技术进步

持续学习:推动业务敏捷与技术进步

在项目开发过程中,我们常常会遇到各种问题,而学习和持续改进是解决这些问题的关键。以下将深入探讨项目开发中的常见问题、“刚刚好”原则的应用、安全与技术的提升等方面。

项目开发中的常见问题

在项目开展时,存在几种不良的工作模式:
- 从探索直接跳到交付 :这意味着我们没有对探索阶段的学习成果进行提炼、整理,也未就下一步交付内容或如何更快获取知识做出重要决策,而可能盲目构建功能。
- 从交付跳到探索 :表明我们没有花时间将交付中的学习成果反馈到选项和优先级设定中。
- 未回到莫比乌斯环的其他部分 :说明我们未采用迭代或渐进的工作方式,未将学习融入工作体系,这实际上是线性工作,仅适用于简单领域的工作。

“刚刚好”原则的应用

“刚刚好”原则贯穿项目开发的始终。在项目初期,我们只需要足够的信息来推动产品开发前进。随着项目的推进,我们在不同阶段获取“刚刚好”的信息:
- 探索阶段 :使用各种实践方法获取足够信息,以达成人员共识、形成共同理解,并获得开展早期实验的信心。
- 交付阶段 :通过交付实践、用户测试、实验结果和指标系统等获取的测量和学习成果,让我们有机会重新审视和更新探索实践。

以下是一些具体的例子:
- 影响地图 :在宠物对战案例中,我们曾假设创建每日锦标赛功能会增加上传者的网站参与度,从而帮助实现年底从现有和新客户群中创收

【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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