[全程建模]最佳的定义是什么

本文探讨了在软件开发中盲目追求‘最佳’实践的问题,强调了最适合项目的解决方案才是真正的最佳,并指出最佳实践的选择应考虑团队技能和项目特性。

一个帖子引起的话题,我想起了曾经批判过的一个词汇,最佳。

这些年什么都贴上了最佳这个标签,好像有了它,包治百病——即使不承认有银弹,也同样有人用这个词汇来避开银弹而推动他们的方法。

帖子连接如下:

http://topic.youkuaiyun.com/u/20090430/15/bb9883dd-bcf4-4311-9ec8-564f4ac21fb6.html?seed=859029288

引用 8 楼 HarryDuanChina 的回复:
各位可以考虑一下在下面两种情形下,use case是不是最佳的需求描述方法:
1. 开发一个类似Excel或者Word的编辑软件
2. 开发一个系统,要求系统的角色可以自定义,不同的角色可以被授权访问系统的任意一个或多个功能


个人认为这几年大家太崇拜“最佳”这两个字了。
最佳是什么?
实际上是最适合的解决办法才是最佳。
最佳什么时候出现?怎样才是最佳?
很明显,不同的项目有不同的要求,方法在于人的使用,而不是盲目照搬。
有些时候,最熟悉的就是最佳的,因为他找不到其他方法,也许用了别人的最佳,他需要耽误几个月的学习时间,那就不是最佳了。
所以,最佳和团队成员的知识和技能水平还有项目的特点都是有关系的。
这才是真正的最佳。
如果单纯的讨论最佳,或者在某一个抽象层面讨论最佳,都是毫无意义的,因为它不是具体的存在,只是一种抽象,这不仅仅在于usecase,同样在usestory或者其他描述需求的方法上也同样存在这样的问题。

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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