4、旧系统现代化:挑战与策略

旧系统现代化:挑战与策略

一、旧系统接口处理

在处理旧系统时,首先要评估潜在用户。需要考虑以下几点:
1. 谁将长期维护这个系统?
2. 他们熟悉哪些技术?
3. 谁会是系统的主要使用者?
4. 他们期望系统如何运行?

不过,这并不意味着不能对系统进行改变或引入新的概念。特别是对于那些有几十年历史的系统,其接口可能与一些不再合理的流程和关联绑定在一起。例如,80 字符的行源自穿孔卡片,双字符的 Linux 命令源自电传打字机,桌面应用程序上的保存图标是软盘。有时候,更改接口以去除不再相关的要求是有益的。当制定攻击计划时,设想如果系统是全新的,最小可行产品(MVP)的要求是什么,这是一个很好的思维实验。

但即便更改接口的结果总体是积极的,更改也并非毫无代价。让人们重新思考会增加摩擦,提高失败的几率,即使新接口更好且更符合产品的整体愿景。

工程师往往会高估秩序和整洁的价值。对于计算机系统而言,真正重要的是其在实际应用中的有效性。Linux 能在操作系统领域占据主导地位,并非因为它是从头精心设计的,而是它整合了许多不同系统的想法和实现,并专注于在一个关键地方——内核——增加价值。

软件工程师因独特性、创新能力而获得奖励的激励机制仍然存在。然而,技术建立在常见事物之上时更有可能成功。这两种力量在任何软件项目中都存在张力,而旧系统尤其容易受到影响。

二、完全重写的风险

我们知道,对现有解决方案进行迭代比完全重写更有可能改进软件。完全重写的危险已有诸多记录。有人将其描述为软件公司可能犯的最严重的战略错误。

Fred Brooks 在 1975 年提出

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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