2、数字世界中的敏捷软件开发:趋势与挑战

数字世界中的敏捷软件开发:趋势与挑战

1. 引言

在当今时代,信息技术的发展正以强劲的势头和速度迈向数字化转型,这对培养具备数字和 IT 能力的人才提出了重大挑战。世界经济论坛的调查显示,21 世纪的技能涵盖 16 个方面,包括沟通和人际交往等必要特质。在数字时代,技术成为倍增器,开发与生产环境的界限因现代实践、技术和工具的发展而日益模糊,形成了一个融合的生态系统。

敏捷是一种可扩展的技术,因其高成功率和出色的产出在软件开发领域备受关注。敏捷软件开发(ASD)在满足客户需求、业务要求和灵活性等方面超越了传统开发方法。“需求工程”(RE)在软件开发中至关重要,因为产品的整体有效性取决于工程阶段所获取需求的准确性。当需求性质发生变化时,获取、分析、理解和管理需求并非易事。因此,在项目从开始到结束的过程中,需求的动态性以及对项目结论的考量变得至关重要,变更考量在项目维护后的大部分项目中都是一个重要方面。

敏捷方法允许在项目的软件开发生命周期(SDLC)中进行持续开发和测试,它结合了迭代和分层过程的概念。其重点在于过程的适应性和客户满意度,通过敏捷 SDLC,项目被分解为小的增量构建。客户可以决定敏捷 SDLC 的结果是否符合期望,但缺点是没有固定的需求来预测开发资源和成本。

2. 相关工作

2.1 团队协作发展

团队协作发展是一种灵活、活跃且周期性的策略,团队成员为实现共同目标而共同努力。团队合作对于成功的项目绩效至关重要,它决定了在团队环境中如何完成任务和实现目标。有研究建议在敏捷软件开发团队协作中使用批判性探究,因为团队生产力会影响整体项目绩效。由于敏捷团队是自我管理的,团队成员应学会经常评估和实现生产力方面的指标

【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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