敏捷Scrum精髓培训在线学习实践集核心免费入门学习讲义–敏捷开发咨询顾问,Scrum认证,敏捷项目管理培训,敏捷教练

Resolvecomplexityanduncertaintywithcontinuousandfastfeedbacktocreateabilityrespondingtochangeswithlowcost,sothatachievebettereffect

利用持续、快速反馈来破解复杂性和不确定性,建立用较低成本来响应变化的能力,从而达到更好的效果

Scrum是基于试验性过程(经验主义)的框架,用来解决不确定问题和维护复杂产品。试验性过程的三个支柱分别是Transparency透明、Inspection检验、Adaptation适应。

“传统的接力式的开发模式已经不能满足快速灵活的市场需求,而整体或“橄榄球式”(Rugby)的方法——团队作为一个整体前进,在团队的内部不断传球并保持前进,这也许可以更好的满足当前激烈的市场竞争。”

1993年,JeffSutherland在Easel公司定义了用于了软件开发行业的Scrum流程

1994年,KenSchwaber建立了“控制混乱”网站。

1995年,JeffSutherland和KenSchwaber规范化了Scrum框架,并在OOPSLA95上公开发布。

2001年,敏捷宣言及原则发布、敏捷联盟成立,Scrum是其中一种敏捷方法。

2001年,KenSchwaber和MikeBeedle推出第一本Scrum书籍《Scrum敏捷软件开发》。

2002年,KenSchwaber和MikeCohn共同创办了Scrum联盟。

CommandandControl命令控制Planindetails详细计划Enforcetheplan强制按计划“Control”change“控制”变化

vs.

Learnaswego边前进边学习Changehappens变化会发生Embracechange拥抱变化InspectandAdapt检视和调整

Openmind,activeexploring,willingtoshareandhelpothers.Experiencedintransformationoratleastunderstandpoliticalego-systemoforganization,begoodatusingpowerw/oeagertothat.Aboveaverageleveloftechnologyandproductknowledge.Havecommunicationandinfluencingskill.Moreofextroversion.

Timebox:max8hoursfor1monthSprint

PartISELECTION第一部分选择DefinetheSprintGoal定义迭代目标SelecttheProductBacklogItemstheteamcancommittocomplete选择团队可以承诺完成的迭代待办项

PartIIPLANNING第二部分计划DecidehowtoachievetheSprintGoal决定如何实现迭代目标CreatetheSprintBacklog创建SprintBacklogEstimatetheSprintBacklogItems估算迭代待办项

Scrum三大角色,合起来称为Scrum团队。

在传统的工作方式下,开发团队会有很多不同的角色,比如项目经理、产品经理、架构师、设计师、用户体验设计师,程序员,测试人员,DBA等等。但是,在Scrum的工作方式下,总共只有三个角色,这三个角色分别是产品负责人(PO),ScrumMaster(SM)和交付团队(DT)。

我们通常可以以划龙舟的团队角色来类比Scrum的角色,划龙舟通常有舵手、鼓手、划桨团队三个角色。Scrum中的PO就是舵手的角色,他对产品的方向负责,对产品的Why和What负责,对产品的愿景,产品包括哪些主要的特性负责。Scrum中的ScrumMaster鼓手的角色,他帮助团队保持高昂的士气,并进行良好的协作,他是一个Scrum的专家,团队的教练,团队的服务式领导。Scrum中的交付团队,对应到龙舟赛的划桨团队,团队必须协调一致,作为一个整体前进,在这样的环境下单打独斗,各自为政没有任何胜算。

当产品代办事项列表条目或者增量被描述为“完成”的时候,每个人都必须理解“完成”意味着什么。虽然这在不同的Scrum团队之间会有巨大的差别,但是团队成员必须对完成工作意味着什么有相同的理解,这样才能保证透明性。这就是Scrum团队的“完成”定义,用来评估产品增量在什么时候完成,并且没有妥协质量。

开发团队在每个Sprint交付产品功能增量。这个增量是可用的,所以产品负责人可以选择立即发布它。每个增量都附加于之前所有增量并经过充分测试,以此保证所有的增量都能工作。

随着Scrum团队的成熟,我们预期“完成”的定义会扩大,包含更严厉标准来保证高质量。

需要注意的是,如果在每个迭代,我们对“完成”的标准要求过低,那么这会导致在每个迭代,我们都会遗留一些完成外的工作,完成外的工作持续累计会增加项目的风险,有可能导致产品负责人决定发布的时候,产品却因为累积了过多的完成外的工作而无法发布,以致于我们还需要一个额外的Sprint来使它稳定。

当PO拿出ProductBacklog请团队拉动工作时,团队是否能否立刻开始,抑或充满疑惑,似懂非懂?有些戏精工程师就在迭代根据自己的理解胡乱做,待到验收的时候产品负责人和客户大叫“这不是我要的!”

于是DoR这个定义(也称“就绪的定义”)正式产品负责人对团队的承诺,是团队能够开工的保证。团队有权利要求PO提供这个检查清单中的必需内容,不然的话就先不开始这个工作。

DoR一般包括:每个PBI和用户故事应当具备背景和目标、足够理解的信息、已估算、已排序、已记录下验收条件测试用例,界面原型草图,乃至浏览器兼容性列表等等。

也称团队纪律。自组织团队中每个人如何协作配合?就像乔布斯在《TheLostVideo》中提到的,打造团队就是要明确目标,然后建立一个容器,让大家互相争吵、碰撞、打磨,于是丑陋的石头也会变成漂亮的石头。

大家之间磨合的约定和规则是符合现实的,外人不能也无法给出一个传统的流程强迫大家遵循,一定是大家提出、大家认可,大家才能执行下去。

AbsoluteEstimation绝对值估算numberwitha‘unit’,likeMD/Hours,LineofCodeetc带有”单位“的数字,例如人天/小时,代码行数等

RelativeEstimation相对值估算numberWITHOUTaunit:numberoftimeswecompareoneagainstanother不带单位的数字:一个数字与另一个数字的对比

THE END
1.增量学习与在线学习在线增量学习每获得一个新样本就进行一次模型更新。显然,在线学习时增量学习的特例,而增量学习可视为“批模式”的在线学习。 3. 迁移学习 3.1 原理 Transfer Learning 将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。虽然ImageNet数据集的图像大多跟XX无关,但在该数据集上训练的模型可以抽取较通用的图像特征,从而能够帮助识别边缘https://blog.csdn.net/MusicDancing/article/details/114385776
2.介绍一下小样本学习的增量学习方法这种方法可以在有限样本的情况下提供更多的训练样本,从而改善小样本学习的性能。总结起来,小样本学习是一个重要且有挑战的问题,传统的机器学习方法在这方面表现不佳。为了解决这个问题,增量学习方法被引入。在线学习、元学习和基于GANs的方法是几种常见的增量学习方法。这些方法使得模型能够快速适应新样本,并不断积累https://baijiahao.baidu.com/s?id=1780780106957043689&wfr=spider&for=pc
3.机器学习第五章神经网络竞争型学习中有一个问题,即"可塑性-稳定性窘境" 可塑性:指神经网络要有学习新知识的能力。(可以理解为预习能力) 稳定性:指神经网络在学习新知识时要保持对旧知识的记忆。(复习能力) 而ART网络可以很好的缓解这个窘境,使得ART网络有个优点: 可进行增量学习或在线学习 https://www.jianshu.com/p/704151935e26
4.机器学习中在线学习批量学习迁移学习主动学习的区别电子六、增量学习与减量学习 online learning包括了incremental learning和decremental learningincremental learning增量学习,是指一个学习系统能不断地从新样本中学习新的知识,并能保存大部分以前已经学习到的知识。增量学习非常类似于人类自身的学习模式。因为人在成长过程中,每天学习和接收新的事物,学习是逐步进行的,而且,对已http://eetrend.com/node/100016949
5.最全机器学习种类讲解:监督无监督在线和批量学习都讲明白了是否可以动态地进行增量学习(在线学习和批量学习) 是简单地将新的数据点和已知的数据点进行匹配,还是像科学家那样,对训练数据进行模式检测,然后建立一个预测模型(基于实例的学习和基于模型的学习) 这些标准之间互相并不排斥,你可以以你喜欢的方式将其任意组合。例如,现在最先进的垃圾邮件过滤器可能是使用深度神经网络模https://cloud.tencent.com/developer/article/1358478
6.面向流数据分类的在线学习综述?的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数,以便对 随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术,是流数据分类的有效工具.主要 从在线学习的角度对流数据分类算法的研究现状进行综述.具体地,首先介绍在线学习的基本框架和性能评估方法, 然后着重介绍在线学习算法在一般流数据https://jos.org.cn/jos/article/pdf/5916
7.介绍增量学习袋鼠社区1.增量学习的愿景是,在新的数据以流式到达,同时出现新的类别或者新的任务的情况下,人工智能系统能够做到增量学习,在保留旧的知识的情况,能够较好地适应新的领域,学习新的知识。2.增量学习目前需要解决的问题:新知识时往往会遭遇“灾难性遗忘”(Catastrophic Forgetting),在学习新任务之后,模型在旧任务上性能灾难性https://www.dtstack.com/bbs/article/4953
8.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报复现了业界领先的基于深度学习的跨年龄人脸识别模型并在少量测试数据集上做了数值上的检验和对比。 张哲恺 图排序的硬件加速器设计 Gorder图排序算法的简单介绍,硬件加速Gorder的基本思路,模拟实验结果。 蒋泽天 多图的批量协同匹配与在线增量式匹配方法第一阶段工作汇报 https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709
9.Heygen算法是否支持增量学习和在线学习嘲问答是的,Heygen算法支持增量学习和在线学习场景。增量学习是指在已有的模型基础上,通过不断地添加新的数据进行学习,不需要重新训练整个模型。在线学习是指在接收到新数据时,立即更新模型以适应新数据的特点。Heygen算法可以通过增量学习和在线学习实现模型的持续优化和更新,以适应不断变化的数据环境和需求。 0 赞 0 踩https://www.yisu.com/ask/36320953.html
10.微软:两个AI相互纠错,数学再涨5分那就是通过在线学习流(Flow)和直接偏好优化(DPO)学习来生成高质量的推理轨迹。 具体分为2个部分: 1.增量输出生成Flow(Incremental Output Production Flow) Flow-DPO采用了增量输出生成Flow,其中有两个独立的LLM(Answer LLM和Stop LLM)协同工作,通过迭代通信构建解决方案。 具体来说,Answer LLM一次会生成一个有限的https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_29519108
11.发挥体系优势数字化赋能学习型社会建设教学教育师训学校教师发挥体系优势 数字化赋能学习型社会建设,教学,教育,师训,学校,教师,在线学习,社会建设,立德树人根本任务https://www.163.com/dy/article/J7ELURD50516QHFP.html
12.人工智能中小样本问题相关的系列(四):知识蒸馏增量学习二、增量学习:补充介绍 【说在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白。以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 【再啰嗦一下】本文衔接上两个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习、小样本学习 https://m.nowcoder.com/discuss/353156472483815424
13.一种适于在线学习的增量支持向量数据描述方法期刊在线阅读 下载 引用 收藏 分享 打印 摘要:本文针对支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)中的在线学习问题,提出了一种增量支持向量数据描述(Incremental Support Vector Data Description,ISVDD)方法.首先,理论明确了增量学习机理在SVDD中的可行性,并深入分析了在线新增样本与已有样本集合的集合划分问题;https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/xhcl201202006
14.学习vue.jsVue.js 教程 Vue.js(读音 /vju?/, 类似于 view) 是一套构建用户界面的渐进式框架。 Vue 只关注视图层, 采用自底向上增量开发的设计。 Vue 的目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件。 Vue 学习起来非常简单,本教程基于 Vue 2.1.8 版本测试https://www.runoob.com/vue2/vue-tutorial.html
15.机器学习顶刊汇总:EESNat.Commun.EnSMACSAMIES&T等成果(<14个月)和来自基于物理模型的模拟数据来实现电池容量和退化模式的晚期寿命估计(2~4年),其不同之处在于如何利用廉价且现成的物理模拟数据:1)方法1是一种数据增强方法,将早期实验老化和模拟数据组合成一个增强数据集,用于训练机器学习模型以估计三种退化模式的容量和状态;2)方法2是一种增量学习方法,首先使用模拟https://www.shangyexinzhi.com/article/5029661.html
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22.教学评估方案范例12篇4、为保障线上教学扎实有效地开展,建议使用班级微信群作为教学反馈辅助,各教师要及时了解本班学生在线学习情况,督促全体学生按时参加线上学习,对学生进行考勤督促,做到不迟到、不早退。对确因特殊原因无法参与在线学习的学生,班主任为第一责任人,要制定“一人一案”,精准施策,确保教育教学全覆盖。要特别关注留守儿童、https://www.liuxue86.com/a/4890695.html