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.在线学习和增量学习的区别在线学习和增量学习都是不断学习和提高自己的方法,但它们有不同的特点: 在线学习:指通过互联网等远程方式进行学习。在线学习可以是同步的,也可以是异步的。同步的在线学习是指学生和老师在同一时间进行学习和教学,比如视频会议、直播课程等;异步的在线学习是指学生可以在自己的时间和地点上进行学习,比如在线教育平台、https://wenku.csdn.net/answer/16d1a2da58dd48f89098116650df3197
2.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
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.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
5.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
6.增量学习:让AI能够持续适应新数据的能力腾讯云开发者社区综上所述,增量学习作为一种能够持续适应新数据的学习方法,在人工智能领域具有重要的意义。它可以在不丢失之前学习的知识的情况下,通过增量地学习新数据来提高性能。常用的增量学习方法包括在线学习和增量式学习。增量学习在自然语言处理、计算机视觉等领域都有广泛的应用。未来的研究方向包括如何平衡新数据和旧数据的权重https://cloud.tencent.com/developer/news/1230521
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8.一种适于在线学习的增量支持向量数据描述方法在线阅读 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
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10.数据样本较少无法有效分析怎么办呢帆软数字化转型知识库增量学习和在线学习是处理小样本数据的一种有效方法,通过逐步增加数据量和更新模型来提高分析的准确性。以下是增量学习和在线学习的主要步骤: 初始模型训练:在现有的小样本数据上训练初始模型,建立初步的预测和分析能力。 增量数据获取:逐步获取新的数据样本,扩展数据集。新数据可以通过实验、观测、网络抓取等途径获取。https://www.fanruan.com/blog/article/339467/
11.增量学习定义:在获得新的训练样本后,不需抛弃已有学习器进行重新训练,只对已有学习器进行少量更新的机器学习过程。 学科:计算机科学技术_人工智能_机器学习 相关名词:联想学习 在线学习 【延伸阅读】 增量学习是一种适应现代数据需求(流动性高、更新频繁)的机器学习技术。其核心在于系统能够持续地从新的训练样本中吸收和融合新https://www.xakpw.com/single/33704
12.在线自主学习,Self语料库驱动下的外语在线自主学习模式 Corpus-driven Self-access EFL Online Learning Model;http://www.dictall.com/indu/264/26304906F68.htm
13.在线教育学习系统在线教育系统学生在微信就能学习直播课、录播课,体验好,更活跃 老师按习惯的备课内容和讲课方式,即可同步课程至线上千万学员 支持线上预付报名,线下报到听课等经典模式 让师资力量、办学理念、精品体验课在线上获取10倍关注 微信小程序20+流量入口红利,0成本获取更多增量曝光 他们都在用短书 更好地服务,铸就更好地信任 https://m.duanshu.com/study
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15.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
16.机器学习:使用批归一化有哪些缺点?不利于在线学习 与batch学习相比,在线学习是一种学习技术,通过依次(或单独地,或通过称为mini-batches的small groups)向系统提供数据实例,对系统进行增量式训练。每一个学习步骤既快速又廉价,因此系统可以在新数据到达时动态地学习新数据。 典型的在线学习管道 https://www.51cto.com/article/616760.html