19、软件开发中的敏捷实践与创新工具探索

软件开发中的敏捷实践与创新工具探索

在软件开发领域,敏捷方法正逐渐成为主流,它强调灵活性、协作和快速响应变化。本文将介绍几种创新的工具和实践方法,包括用于数字桌面的敏捷规划工具 APDT、探索敏捷方法中信任角色的研究,以及在产品开发组织中应用敏捷实践的案例,还有如何构建和关联隐喻以提升开发效果。

1. APDT:数字桌面的敏捷规划工具

在迭代软件开发模型中,规划会议是客户向开发者传达需求的重要场合。传统的敏捷规划会议使用索引卡(故事卡)来安排任务和功能请求。然而,许多规划工具在实现传统实践与敏捷团队交互需求之间存在差距。

APDT(Agile Planner for Digital Tabletops)是专门为大型水平显示器设计的敏捷规划工具。其目标是让与规划对象的交互尽可能接近与真实纸质卡片的交互,并利用电子设备的优势增强规划会议的效果。
- 数字桌面特点 :项目中使用的数字桌面尺寸为 210 cm X 120 cm,分辨率约为 1000 万像素。
- 多模态交互 :用户除了可以使用传统的鼠标和键盘输入设备外,还可以使用指尖、电子标记笔甚至语音与桌面进行交互。
- 卡片操作功能 :支持索引卡的 360° 无限制旋转和移动,使用 RNT 算法,用户可以流畅地操作工件的位置和方向。此外,还提供了抛掷功能,方便将对象扔给远处的参与者。
- 手势交互 :为了创建与方向无关的环境,实现了手势操作,用于创建、删除和组织规划对象。例如,使用创建手势时,故事卡会正确地朝向创建者。
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【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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