7、高效软件开发的习惯

高效软件开发的习惯

在软件开发领域,成为一名高效的开发者并非易事,需要养成一系列良好的习惯。以下将详细介绍这些习惯,帮助你提升软件开发的效率和质量。

1. 积极沟通
  • 与用户沟通 :软件是为满足特定业务流程的需求而构建的。仅通过阅读规格说明很难真正理解用户需求,因此要与用户交流。若无法直接与用户交流,可与有用户经验或常与用户沟通的人交流。了解他们的工作内容、成功方式以及软件如何助其更成功。若软件仅靠管理层命令推行,其目的可能已岌岌可危。
  • 与开发者同伴沟通 :向同伴解释自己的发现,从他们的错误中学习,并协调软件的协同工作。尝试与队友建立社交互动,如偶尔共进午餐或简短聊天,这有助于缓解工作压力,增进彼此了解。
2. 合理建模
  • 选择合适的建模符号 :UML 是一种很好的通用符号,能以常见格式表达很多内容,便于不同人员理解。但并非团队成员都需参加 UML 培训或购买昂贵的 UML 建模软件。关键是找到大家(包括用户)都能理解的符号并坚持使用。
  • 灵活运用建模工具 :若工具在建模时带来的阻碍多于帮助,就不要使用。可参考 Ambler 在《敏捷建模》中的建议,在白板上绘制模型,用数码相机拍照记录,这样既满足需求又无工具负担和成本。
3. 保持敏捷
  • 适应变化 :软件开发中变化不可避免,技术在变,客户的业务流程也会因软件自动化支持
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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