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

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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