3、软件开发的变革:从敏捷方法到云与架构选择

软件开发的变革:从敏捷方法到云与架构选择

1. 向敏捷方法的组织转变

传统的 IT 部门若未采用敏捷方法,通常由三个不同的团队组成,每个团队在开发和发布过程的生命周期中承担单一职责。在采用敏捷方法之前,开发和运营往往各自为政,这会导致效率低下和沟通障碍。

1.1 传统 IT 部门的孤立团队

  • 业务团队 :如同客户的代言人,负责解释应用程序需要哪些功能以满足用户需求,并将业务目标转化为清晰的开发指令。
  • 开发团队 :将业务团队的功能需求转化为代码,构建用户将与之交互的功能和特性。业务团队的清晰沟通至关重要,否则可能导致误解、延误和返工。
  • 运营团队 :负责服务器的维护,主要关注确保应用程序平稳运行。新功能可能会带来干扰,因为需要进行更新,这存在一定风险。过去,他们往往不了解即将推出的新功能,因为未参与规划。

这种孤立的组织架构导致了一些重大问题:
- 开发时间显著延长。
- 发布的版本在生产环境中可能完全无法运行,风险更大。

1.2 敏捷方法和 DevOps 的改进

敏捷方法通过创建多学科团队,让人们协同工作,解决了上述问题。一个敏捷团队包括产品所有者,他们以用户故事的形式描述具体功能,供同一团队的开发人员阅读。开发人员应能了解生产环境并具备在其上部署的能力,最好采用持续集成和持续部署(CI/CD)方法。测试人员也应成为敏捷团队的一部分,负责编写测试。

DevOps 是一种协作文化和实践集合,旨

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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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