关于StoneAge项目的敏捷

该项目采用XP敏捷方法进行StoneAgeDictionary开发,面临缺乏客户直接参与、远程开发环境及项目管理等问题。团队计划加强与客户的沟通,利用网络工具进行协作,并在开学后实施更严格的项目管理和定期版本发布。

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本次我们的项目(StoneAge Dictionary)以敏捷方法的XP作为指导,但是我们可能缺乏一些构成敏捷团队的基本要素:

1. 团队成员

   敏捷团队需要客户的参与。

   我们没有,或者说目前没有,希望项目经理对这个引起重视,联系上客户(或者客户代表)参与到我们的团队中来。

   客户在我们团队里可以编写用户素材(User Story),如果客户没有时间的话,我们可以根据与客户交谈或者客户以前给定的资料里整理出用户素材,客户参与修订。

2. 开发环境
   敏捷团队(至少是XP团队)要求在一个比较小的开发场地,客户团员在场是最好的。

   现在放假,大家都在家,目前是做不到。但是通过网络语音会议,还是可以组织起一些讨论的。等开学后,正式pair-programming。还有各种 CRC卡(Class Responsibility Collaboration)的绘制,编写。这个CRC卡很重要,它是最重要的设计对象。

3. 项目管理

   敏捷方法不是没有项目管理。

   XP不要求团队成员的职责,但是必须制定计划。现在,我们已经写了一部分代码,这些代码是很确定的基础设施服务。等到开学的时候一些的基础设施代码(比如 界面框架,词库核心引擎)可以完成,需要结合用户素材(User Story)深入分析用户的需求,以及发布计划(Planning game),正式进入XP的开发方式。开学后离结项只有2个月的时间,计划的制定、发布、实行大家必须严格遵守。我们要有一个稳定的开发进度,要有版本定期发布给客户,要有条不紊的敏捷!

 

希望本帖能引起团队的足够重视。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lanzhi/archive/2008/02/07/6470684.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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