你愿意结对Review吗?

本文探讨了结对Review在软件开发团队中的重要性。通过积极的心态面对结对Review,可以促进团队成员之间的沟通与合作,有助于个人技能提升及团队整体的成长。文章对比了积极和消极参与结对Review的不同心态,强调了正向态度对于创造良好工作氛围的作用。

  也许你在这样一个团队工作。在这个团队中你感到寂寞,没人关心;工作是日复一日的重复,没有成长;编码工作太枯燥,能力得不到承认;人们有时会相互指责,没有团队氛围,各干各的。

  没错,这不是你想要的。作为一个个体,你想在良好氛围的团队中工作,你想快速成长,你想受到关注和被关怀;作为一个团队,你希望团队的产出是更高质量的,你希望从团队成员的分享中学到新知识和技能。那么,你愿意做什么让这一切发生呢?结对Review是一个很好的开始。想了解结对Review,请参考《推荐实践:结对Review》。

 

  结对Review的关键就在于参与者用什么样的心态去Review,而不是用什么样的方法和什么样的人去Review。

  怎么看待结对Review?你可以这样做:

1. 被Review的人

a)         Review会帮助我清理我的思路,让我思路更清晰,仅这种清理就值回票价。

b)         这是一次交流的机会,能锻炼我的沟通能力。而我的沟通能力对我很重要。

c)         期待在沟通中能够发现我可以提高的地方,帮助我提升我的竞争力。

d)         和他人一起工作很开心

e)         发现与其他人的共同点让我很开心,发现不同点将促进我们双方的思考

f)          如果能够顺便把Review也做了,那就太好了。

2. Review的人

a)         期待在沟通中能够发现我可以提高的地方。

b)         这是一次交流的机会,能锻炼我的沟通能力。

c)         扩大知识面,了解新业务、新设计、新实现。

d)         和他人一起工作很开心

e)         发现与其他人的共同点让我很开心,发现不同点将促进我们双方的思考

f)          如果能够顺便把Review也做了,那就太好了。

3. 再看整个团队

a)         在一个人人都在成长的团队寻求成长是靠谱的。

b)         在任何一天都有成长的机会,每天都有相互帮助的机会。

c)         沟通让工作充满乐趣,不再只是无聊的任务和编码。

  你也可以这么做,当然也别期待有什么收获:

1. 被Review的人

a)         又是一个新“龟腚”。

b)         我的工作是写代码,不是耍嘴皮子。

c)         试着讲过,鸡同鸭讲。他们的水平能不能理解我这么高深的想法哦?

d)         不过是想指责我这不对那不对,这次还要当面讲不是?

e)         我们总在浪费时间,现在还想浪费两个人的时间。

2. Review的人

a)         又是一个新“龟腚”。

b)         提意见吧,他们不接受,浪费我的时间;不提意见吧,浪费我的时间。

c)         就他们那个水平,做的那个烂东西,不值一看。

d)         不如回去编码。

3. 再看整个团队

a)         觉得很寂寞,没人关心自己的成长。

b)         日复一日的重复,成长机会很少。

c)         抱怨编码工作太枯燥,能力得不到团队的承认。

d)         人们逐渐开始相互指责,没感到团队氛围,觉得各干各的,期待有所改变。(写到这句就亮了。)

  其实不是说没有结对Review,就一定会变成我描述的样子。但是这种让工作有乐趣、有成长的事情不去做,那种也不去做,逐渐工作中就没啥好谈的,后来就变成了现在的样子。你说呢?

转载于:https://www.cnblogs.com/davidzhang33/archive/2011/11/01/2230934.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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