业务首要,技术其次

本文通过一次实际工作中关于续期续保问题的讨论,强调了深入理解业务对于系统开发的重要性。作者反思了只关注技术实现而忽视业务逻辑的问题,并总结了如何有效寻求帮助的方法。
今天对保全模块进行问题支持。
其中一个问题涉及到续期续保的问题,看到一张不常用的表,
于是我弱弱的问保全模块的老大(我进项目组时最先做的就是保全模块,现在做契约模块,老大是我师傅的师傅,业务不是一般的熟)。
我:这是财务用的表吗?
他很惊讶:这张表你不知道?!那你说说续期抽档都生成什么数据?
我很确定:应收表和它的子表!
老大:还有呢?
我:。。。。。没有了吧。。。。
老大:你这以前学的一点都不剩啊!

惭愧啊!其实这张表我在做清单查询类需求时接触过的,只是当时做的是优化类需求,根本没有在意业务,或者说从来没考虑过为什么要查这张表。这就是最大的问题所在:做过的东西没有认真思考所涉及到的业务,或者说根本没有做延展性的思考,只是关注自己这次要做什么。

越来越感觉到在一个系统中,业务对系统的支撑要大于技术的作用。技术是肢体,而业务就是灵魂,灵魂支配躯体。

关于求助的问题:
1.遇到问题后,自己先分析,然后去解决。
2.动不动就问别人是最大的忌讳,只有在自己完全没有思路时再去求助。
3.求助前一定要梳理清楚自己要问的东西。
4.求助时注意自己的态度但不要在意别人的态度,能得到问题答案才是最终目的
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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