15、敏捷开发中的信息共享与实践应用

敏捷开发中的信息共享与实践应用

在软件开发的过程中,信息的有效共享和合理的实践应用对于项目的成功至关重要。下面我们将详细探讨信息共享的重要性、方式以及不同角色在引入敏捷实践时的方法。

信息共享的重要性

在接受一项任务时,我们承诺按时交付成果。然而,在实际工作中,遇到技术难题和项目延迟是常见的情况。如果等到截止日期才告知他人任务未完成,这不仅会让人尴尬,还会对职业生涯产生负面影响。例如,这可能会导致经理和技术主管对你进行微观管理,他们会担心你再次带来意外,从而每天多次检查你的进展。

相反,如果在任务进行中遇到技术困难,预计无法按时完成时,主动告知他人,就能给他们提前提供解决问题的机会。他们可能会安排其他开发者帮忙,将任务重新分配给更熟悉该任务的人,或者提供更多关于任务的建议,甚至调整工作范围。通过及时共享信息,能够避免意外情况的发生,让他人了解你的进展,知道何时提供帮助,从而赢得他们的信任。

信息共享的方式
  • 传统方式 :可以通过发送电子邮件、在便签上留言或快速打电话等方式让他人了解你的情况。
  • 信息辐射器 :这是由 Alistair Cockburn 提出的概念,类似于墙上的海报,能提供随时间变化的信息,路过的人可以轻松获取。你可以使用墙上的海报、网站、Wiki、博客或 RSS 订阅等作为信息辐射器,展示任务进展以及你认为团队、经理或客户可能感兴趣的额外信息。整个团队都可以利用信息辐射器来广播自己的状态、代码设计和新研究的想法等。
保持信息共享的平衡
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值