文档Kata练习

本文介绍了一种名为文档Kata练习的方法,旨在通过集体指摘和修改坏文档来提高团队成员的文档写作能力。该练习从编程界的CodingKata汲取灵感,鼓励团队成员在轻松的氛围下改进文档质量,实现娱乐与技能提升的双重目标。

文档Kata练习

作者:李茂盛

日期:2014/1/7

1.     前言

1.1    员工的文档作成能力关系到团队的交流和管理。

1.2    然而现阶段,公司员工的文档能力平均水平普遍比较低:作出的文档,词不达意,语病百出,难以阅读。

1.3    为了弥补个中差距,我们提出一种练习——文档Kata练习。

2.     介绍

1.1    介绍文档Kata练习之前,必须先介绍它的前身——Coding Kata练习

①      Kata源于日本柔道( じゅうどう)。一个人如何提高自己的编程技能呢?

所谓业精于勤荒于嬉,想要提高自己的编程技能,就要不断的练习。一部分IT人才,提高自己的编程技能,创立了Coding Kata练习。

②      Kata的形式往往是一个有待解决的简单编程问题,比如编写计算拆分某个整数的素数因子等。做kata的目的不是找出解决方法(你已经知道方法了),而是训练你的手指和大脑。

1.2    从Coding Kata练习中,我们有了新的灵感,将这种技术运用到提高文档能力中来,或许也能够起到一定的作用。集体对一个坏文档进行反复指摘和修改,一来可以作为休闲娱乐,而来可以提高文档能力,是百利而无一害的手段。

3.     实施

1.1    首先准备一些坏的文档

①      从网络中收集

②      从工作中收集

1.2    由学员挨个指出坏文档坏在哪里,并且做出修改。

1.3    反复执行1.2步骤,直至文档已经找不出问题来为止。

1.4    总结整个过程,交流心得。

1.5    逐步抽象文档“坏味道”,比如没有标点符号,集腋成裘,公诸于众。

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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