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极限编程的规划(中文版)

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简介:
《极限编程的规划》中文版是一本深入介绍极限编程理念与实践方法的书籍,适合软件开发人员和技术管理者阅读。 极限编程(XP)是一种经过实践验证的轻量级软件开发方法。制定计划是解决XP挑战的关键步骤之一,《本书》详细介绍了如何在XP框架下规划和追踪软件项目。 全书共27章,涵盖了从为何需要项目计划及其目的到具体实施策略的内容。前四章强调了制订计划的重要性以及其作用;第五章概述了XP项目的背景信息;第六至第九章节阐述了进行XP项目时应遵循的原则;第十至第十六章深入探讨发布计划,并对其要素进行了详细讨论;十七至十九章则专注于迭代规划的制定和实施;二十到二十六章涵盖了与XP项目规划相关的其他主题,最后的一章提供了如何根据自身情况进行调整以优化XP项目的策略。

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    《极限编程的规划》中文版是一本深入介绍极限编程理念与实践方法的书籍,适合软件开发人员和技术管理者阅读。 极限编程(XP)是一种经过实践验证的轻量级软件开发方法。制定计划是解决XP挑战的关键步骤之一,《本书》详细介绍了如何在XP框架下规划和追踪软件项目。 全书共27章,涵盖了从为何需要项目计划及其目的到具体实施策略的内容。前四章强调了制订计划的重要性以及其作用;第五章概述了XP项目的背景信息;第六至第九章节阐述了进行XP项目时应遵循的原则;第十至第十六章深入探讨发布计划,并对其要素进行了详细讨论;十七至十九章则专注于迭代规划的制定和实施;二十到二十六章涵盖了与XP项目规划相关的其他主题,最后的一章提供了如何根据自身情况进行调整以优化XP项目的策略。
  • 关于
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    本文探讨了极限编程(XP)在软件开发中的应用与实践,分析其核心原则和最佳实践,并讨论了如何提高团队协作效率及项目成功率。 极限编程(Extreme Programming,简称XP)是一种敏捷软件开发方法,在1997年由肯特·贝克提出。它强调快速反馈、简单设计以及团队合作以提高软件开发的质量与效率。本段落集围绕这一主题展开,深入探讨了极限编程的核心理念、实践原则及实施步骤。 首先,客户参与和持续反馈是XP的基础。在项目初期阶段,客户需紧密协作于开发团队中确定需求并设定优先级。通过频繁的迭代过程,允许客户随时调整需求以确保最终产品满足实际需要。 其次,XP提倡小步快跑的开发模式,并建议每两周完成一次可部署软件发布的迭代周期。这一做法旨在尽早发现潜在问题、及时进行修正,从而避免大规模返工。 极限编程的核心价值观包括沟通、简单性、勇气和尊重四个方面:沟通是团队协作的关键因素;保持代码简洁以防止过度设计则是“简单”的体现;面对困难时勇于改正错误则展现了开发者的勇气精神;而对每位成员专业能力和个人价值的认可,则体现了相互间的尊重态度。基于这些核心理念,XP提出了十二项具体实践原则: 1. **计划游戏**:客户与团队共同制定项目规划,并定期评估进度及调整。 2. **小的发布**:每个迭代周期均需产出可部署软件版本。 3. **持续集成**:每日进行自动构建和测试以保证代码库稳定可靠。 4. **隐喻原则**:建立共享的语言体系,方便团队沟通与理解项目架构设计等关键信息。 5. **简单的设计方法论**:仅做必要的规划工作,避免不必要的复杂度增加。 6. **测试驱动开发(TDD)**:先编写单元测试代码再进行功能实现以保证质量水平。 7. **重构实践**:持续优化和改进现有程序结构使之更加清晰易读且易于维护。 8. **结对编程模式**:两位程序员共用一台计算机,通过相互审查提高编码质量和效率。 9. **统一的编程规范**:确保整个团队遵循一致性的代码风格标准。 10. **现场客户机制**:让利益相关者直接参与开发流程提供即时反馈意见。 11. **四十小时工作周原则**:限制每周的工作时间,避免过度劳累从而保持高效生产力水平。 12. **集体所有权概念**:所有团队成员都有权限对任何代码进行修改和完善,促进知识共享与协作精神。 通过深入理解这些实践方法及其在实际项目中的应用案例,《极限编程论文》能够为开发者和项目经理提供宝贵的指导和支持。这不仅有助于提升开发效率、降低风险水平,还能帮助他们创建更加高质量的软件产品。
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    《规划算法》是一本深入浅出介绍自动规划领域的经典教材,系统阐述了规划问题的形式化定义、多种规划策略与技术,并提供了丰富的实例和应用案例。适合计算机科学及相关专业的学生及研究人员阅读。 《规划算法》这本书分为四个主要部分:介绍性的资料、运动规划、决策论规划以及微分约束条件下的规划。 第一部分为读者提供了对整个主题的概括性理解,包括绪论(涵盖从过程到结果的理解)、离散规划的基本概念和实例。第二章深入探讨了可行性和最优解搜索算法,并介绍了如何使用逻辑表示来优化这些计算流程。 在运动规划这一部分中,《规划算法》详细讲解了几何建模、刚体变换以及物体的运动链,为读者提供了全面的技术背景知识。第四章则进一步讨论了位形空间的概念及其障碍物处理策略。第五至第七章节涵盖了基于采样的方法和组合技术,并探讨了一些基本问题的扩展解决方案。 在决策论规划部分中,《规划算法》介绍了一系列理论框架,包括永生理论、序贯决策及传感器信息利用等主题,为复杂环境中的机器人行为提供指导原则。 最后,在微分约束条件下的规划章节里,本书深入分析了系统的动态特性,并提出了基于采样的方法来处理这类问题。这些内容对于理解和解决在实际应用中遇到的多变量和非线性系统挑战至关重要。
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