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
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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