Scrum简介

Scrum是一个敏捷开发框架,是一个增量的、迭代的开发过程。它只是一个框架,没有落实到具体的实施。

它是以价值驱动,通过自组织团队在短期迭代过程中不断的交付对用后有用的功能来进行产品开发。通过自组织团队与

客户紧密协作,通过高度迭代式、增量式的软件开发过程响应变化,并在每次迭代结束时交付经过编码与测试的可以工

作的软件 。

以上说了它的特点:

1、自组织团队

2、与客户紧密协作

3、高度迭代

4、增量式的软件开发过程

5、可以工作的软件

 

Scrum由三个角色,六个时间箱,四个工件组成:

三个角色

1. 产品负责人(Product Owner)

2. Scrum Master

3. Scrum团队


六个时间箱

1. Sprint

2. 发布计划会议(Release Planning Meeting)

3. Sprint计划会议(Sprint Planning Meeting)

4. 每日站会(Daily Scrum Meeting)

5. Sprint评审会议(Sprint Review Meeting)

6. Sprint回顾会议(Sprint Retrospective Meeting)

 

四个工件

1. 产品Backlog(Product Backlog)

2. 发布燃尽图(Release Burndown Chart)

3. SprintBacklog(Sprint Backlog)

4. Sprint燃尽图(Sprint Burndown Chart)

 

Scrum经验过程控制理论的实施由三大支柱支撑:

第一:透明性(Transparency)

 透明性要确保生产过程中影响工作成果的各个方面对管理工作成果的人来说是透明的。管理生产成果的人不仅要能够
看到过程的这些方面,而且必须理解他们看到的内容。也就是说,当某个人在检验一个过程,并确信某一个任务已经完成时,这个完成必须等同于他们对完成定义。

第二:检验(Inspection)

 开发过程中的各方面必须做到足够频繁地的检验,确保能够及时发现过程中的重大偏差。

第三:适应(Adaptation)

 如果检验人员检验的时候发现过程中的一个或多个方面不满足验收标准,并且最终产品是不合格的,那么检验员就必须对过程或是材料进行调整。调整工作必须尽快实施以减少进一步的偏差。


 

 

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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