【转】敏捷三大杀手

我这几年给一些公司做了内训、咨询,指导了很多团队进行敏捷的转型。其中发现了推行敏捷遇到的一些阻碍,在这些阻碍严重的时候,可能会直接导致敏捷推行的失败。

下面就是导致敏捷推行失败的三大杀手:

一、命令式的管理方式

这是敏捷的第一大杀手。特别在一些大的软件部门或公司中,很多是命令式的管理方式。这样直接导致,一线的工作人员缺乏主动思考和主动工作的能力。软件开发强调的是自组织的管理,每一个领导或经理都是一个教练,是帮助团队成长,帮助团队解决编码、设计和需求方面的工作,而不只是单纯的发号施令者。最好的架构、需求和设计来自于自组织的团队。

同时,如果一个组织存在命令式的管理方式。这说明了这个组织不够了解软件开发的真正本质,缺乏创新,工作效率不高。

二、人员的能力和经验问题

这是对国内软件行业的一个一个挑战。在国外,已经经历了一个面向对象设计和极限编程的革命,所以现在在开始组织和流程的优化,开始软件精益的流行。而在中国,一些软件公司的开发设计能力是很差的,一般开发团队平均只有2-3年的经验。实施敏捷有一个前提:基础扎实,具有很好的开发、设计、需求分析和项目管理的能力。这些都是基本功,如果这些方面的能力有问题,那么推行敏捷可能会出现“虚不受补”的情况。

三、遗留系统

这是很多大公司的一个现状,很多的新功能都是基于遗留系统进行开发。如果遗留系统有很长时间,甚至10年之久。这样,很可能会直接导致迭代开发、用户故事划分、测试驱动开发无法正常的进行。如果遗留系统的基础架构有问题,那么唯一有效的解决方案就是重新开发。这就意味着大量的工作量、成本和风险。这时就需要一个专门的遗留系统重构项目,这不是敏捷方法可以直接解决的问题。

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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