敏捷开发的45个好习惯

《高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道》翻了一遍,讲的基本是敏捷开发的一些原则,虽然没有焕然大悟的感觉,但定期来出来提醒自己一遍也不错,这些道理虽然简单易懂,但真正要在项目中实施起来还是很有挑战性的,一些成功的项目总结经验起来也无非出于这么些简单的原则:

   1. 做事 
 2. 欲速则不达 
 3. 对事不对人 
 4. 排除万难,奋勇前进 
 5. 跟踪变化 
 6. 对团队投资 
 7. 懂得丢弃 
 8. 打破砂锅问到底 
 9. 把握开发节奏 
 10. 让客户做决定 
 11. 让设计指导而不是操纵开发 
 12. 合理地使用技术 
 13. 保持可以发布 
 14. 提早集成,频繁集成 
 15. 提早实现自动化部署 
 16. 使用演示获得频繁反馈 
 17. 使用短迭代,增量发布 
 18. 固定的价格就意味着背叛承诺 
 19. 守护天使 
 20. 先用它再实现它 
 21. 不同环境,就有不同问题 
 22. 自动验收测试 
 23. 度量真实的进度 
 24. 倾听用户的声音 
 25. 代码要清晰地表达意图 
 26. 用代码沟通 
 27. 动态评估取舍 
 28. 增量式编程 
 29. 保持简单 
 30. 编写内聚的代码 
 31. 告知,不要询问 
 32. 根据契约进行替换 
 33. 记录问题解决日志 
 34. 警告就是错误 
 35. 对问题各个击破 
 36. 报告所有的异常 
 37. 提供有用的错误信息 
 38. 定期安排会面时间 
 39. 架构师必须写代码 
 40. 实行代码集体所有制 
 41. 成为指导者 
 42. 允许大家自己想办法 
 43. 准备好后再共享代码 
 44. 做代码复查 
 45. 及时通报进展与问题

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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