4、敏捷团队组建:从态度到结构的全面指南

敏捷团队组建:从态度到结构的全面指南

1. ScrumMaster的角色与心态

在团队协作中,当团队成员遇到困难时,人们往往会过早地介入帮忙解决问题。在冲刺规划会议中,也容易过度参与技术或功能细节,这可能会使ScrumMaster偏离核心的引导职责。

ScrumMaster要明白,追求完美是不可能的,无论团队目前进展多么顺利,都有改进的空间。团队成员会随着时间发生变化,如自然流失、晋升或被开除等,这些动态变化会带来新的工作和改进需求。

真正的ScrumMaster属于新一代有见识的专业人士,其角色深刻而复杂,不能简单地看作一系列操作功能的罗列,需要深入挖掘其基础根源并理解其本质。同时,组织在寻找未来的ScrumMaster时应保持开放的心态,他们可能来自任何背景,只要能展现出相应的能力即可。

2. 态度与能力:摇滚明星还是录音室乐手

在团队成员的选择上,有一个观点值得关注:“我们更看重态度而非能力”。虽然能力很重要,但如果要在态度积极的熟练开发者和脾气暴躁的天才开发者之间做出选择,前者会是更好的选择。

  • 摇滚明星式开发者 :在IT招聘领域,有一种趋势是寻找“摇滚明星”式的开发者。摇滚明星通常被认为具有魅力、创造力和个人主义,但也有一些不太可取的刻板特征,如情绪化、追求关注、傲慢,且有很强的“顺我者昌,逆我者亡”的态度。这样的人很难在紧密的Scrum团队中良好协作。
  • 录音室乐手式开发者 :录音室乐手乐于在幕后支持主唱制作优秀的专辑。他们富有创造力、极具多才多艺且拥有强大的技能组合。他们懂得遵循工作室的规则,容
【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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