七-敏捷协作

本文探讨了如何通过站立会议、每日立会、代码集体所有制、结对编程等方法,以及代码复查、频繁提交代码等实践,来提高团队的工作效率和代码质量。同时强调了作为指导者的角色,以及如何合理分配开发任务和利用专业知识。


定期安排会面时间

站立会议可以提高开会效率

每个人都应该只回答三个问题:昨天有什么收获、今天计划做哪些工作、面临哪些障碍

每日立会有很多好处

立会时间不应该超过30分钟,理想时间是10~15分钟

小型团队一周立会两到三次就可以了

要注意报告细节

架构师必须写代码

架构师必须参与编码工作

如果架构师时间不够,可以选择不太重要的、工作量较低部分

不允许任何人单独进行设计,特别是你自己

实行代码集体所有制

如果某个开发人员在某个领域及其精通,要尽量发挥其所长

代码集体所有制不表示可以随心所欲,到处破坏

开发人员不必了解项目的每个细节,但应该随时可以处理某个模块的代码

有些代码不适合集体所有制,比如需要对特定领域的知识进行了解,或是难度很高,人多反而误事

成为指导者

一个问题反复讲述多次,可以考虑记录笔记、写成文章、甚至是写成一本书

成为指导者是向团队投资的一个好方式

结对编程是一种高效指导的自然环境

要尽可能引导别人而不是直接报答案

为团队成员在寻求帮助前陷入某个问题的时间设置一个时限,推荐一个小时

允许大家自己想办法

用问题来回答问题,给别人自己解决的机会

如果对方确实没能解决,就告诉对方答案,并解释为什么是这样

准备好后再共享代码

要保证提交代码前是可运行的,已通过所有测试

有些代码控制系统可以区分提交和可公开访问两种代码权限

仍然应该频繁提交代码。

做代码复查

轮流复查别人的代码

结对编程

及时通报进展与问题

每日立会是很好的通报方式

要照顾受众的关注点

别花费太多时间在问题通报上

经常抬头看四周,而不是埋头工作

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值