2、Scrum 入门指南:开启敏捷之旅

Scrum 入门指南:开启敏捷之旅

1. Scrum 简介与推广捷径

踏上任何陌生旅程的第一步都可能充满挑战,对于采用 Scrum 这样的新框架的组织来说也是如此。诸如“从哪里开始?”“如何开始?”以及“为什么要开始?”等问题,常常会阻碍组织的前进动力。不过,有三个捷径可以帮助我们和组织回答这些难题,为迈出第一步增添动力。

1.1 Scrum 的起源与概念

Scrum 并非首字母缩写词,它实际上源自橄榄球比赛中的“scrum”(争球)。在橄榄球比赛里,争球是一群强壮的球员紧密协作,如同拼图一般团结在一起,朝着对方防线推进。这种紧密、自组织、协作的团队合作概念,启发了敏捷开发领域中的 Scrum 方法。Takeuchi 和 Nonaka 在他们的开创性论文《The New New Product Development Game》中首次描述了这一概念。这与古代斯巴达的盾牌方阵概念相似,只要团队保持纪律、协同合作,就能发挥强大的力量。

1.2 推广 Scrum 的理由

推广 Scrum 是一件令人兴奋的事情。当我们向利益相关者介绍 Scrum 的透明度、早期交付商业价值、减少浪费和降低风险等优点时,能看到他们眼中闪烁的光芒。而且,当我们提出将变化视为机遇而非障碍时,他们会如释重负。然而,Scrum 虽然概念简单直观,但成功实施却并非易事。

1.3 不同群体对 Scrum 的关注点

Scrum 成为最受欢迎的敏捷框架,其原因因推广对象而异,主要分为 Scrum 团队(包括 ScrumMaster、产品负责人和开发人员)和项目赞助商这两个关键群体。

【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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