15、软件开发中的文档、文件组织与命名最佳实践

软件开发中的文档、文件组织与命名最佳实践

1. 文档编写的重要性与策略

在软件开发过程中,文档起着至关重要的作用。它不仅能为新功能的实现提供上下文,还能展示其与前后操作的依赖关系。PIM 倡导即时特性开发,其中就包含即时文档编写这一最佳实践。

在开始编码前,我们不应采用“大爆炸”式的方法,即提前记录所有内容再开始编码。不过,在着手新特性、故事或模块时,应先完成以下问题解决步骤:
- 创建详细的设计文档
- 绘制状态图、序列图、时序图等
- 完整定义并注释头文件内容的语义

完成这些步骤后,再进行编码。

2. 软件开发计划(SDP)

PIM 鼓励在项目开始、设计和实现之前生成软件开发计划(SDP)。SDP 记录了软件开发团队的开发过程细节,是团队成员遵循的操作规则。例如,它会指定使用的 SCM 和 bug 跟踪系统、SCM 分支约定、代码审查方式等。

在 SDP 最终确定之前,团队所有开发人员都应有机会审查并提供意见。SDP 适合放在 Wiki 页面上,它本质上是一系列决策、需求和约束的集合。以下是 SDP 可能包含的内容:
| 类别 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| SCM 相关 | SCM 仓库组织和位置、SCM 分支策略 |
| 过程模型 | Agile、TDD、瀑布等 |
| 编码标准 | 编码标准要求 |
| 文件组织 | 文件组织方式 |
| 代码审查 | 代码审查过程 |
| Bug 管理 | Bug 跟踪和生命周期 |
| 构建系统 | 构建系统相关 |
|

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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