2、敏捷组织中的软件质量指南

敏捷组织中的软件质量指南

敏捷与质量的契合

在软件发布领域,敏捷并非解决所有高质量软件发布问题的万能钥匙。过去,许多公司通过瀑布式软件开发生命周期(SDLC)流程,在软件发布、载人登月、飞机制造等诸多领域取得了显著成就。然而,随着技术的飞速发展,我们不得不采用敏捷方法,以更快的速度交付高质量、渐进式的价值。

很多初次接触敏捷的人认为,敏捷能帮助他们更快地将产品推向市场,但这并非敏捷的真正目标。实际上,敏捷可能会延长最终的上市时间,并带来一定的管理开销,但这些投入是值得的。敏捷的核心在于向市场交付准确的解决方案。在开发过程中与客户保持互动,能让团队及时响应和适应客户需求。通过多次迭代,团队可以将较小的功能模块推向市场,从而更快地获得反馈。虽然与传统的SDLC流程相比,交付完整解决方案的速度可能会慢一些,但为客户提供无用的解决方案,速度再快也毫无意义。

敏捷转型与文化变革

要实现敏捷转型和质量提升,组织文化、所交付的技术以及客户对敏捷程度的接受度起着关键作用。文化的变革并非一蹴而就,它反映了员工和整个公司的状态。领导者应赋能团队,营造有利于文化成长的环境。包容性和一致性在文化变革中至关重要,组织中的每个人,尤其是与客户接触密切的人员,都应参与到持续的进化和转型中。

在现实世界中,纯粹的敏捷可能只存在于学术领域。组织需要不断地进行变革,以影响多年来在质量和客户期望方面形成的传统实践和思维方式。在踏上质量提升之旅时,组织应将采用能够持续为客户交付价值的实践作为首要任务。起初,这些实践可能与成熟的敏捷实践不完全一致,但随着时间的推移,团队会不断进化和完善。

例如,一些纯粹的敏捷主义者可能不支持强化冲刺或设立二级支持团队。但实际

【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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