SAFe模型 资料下载

时间: 2024-04-19 17:21:59 浏览: 25
SAFe(Scaled Agile Framework)是一种企业级开发模型和过程框架,旨在帮助组织实现敏捷和精益的软件开发。它提供了一套标准化的方法论,用于规划、开发、部署和优化软件产品。 关于SAFe模型的资料下载,您可以在SAFe官方网站上免费获取相关的文档和资料。SAFe官网提供了各种级别的培训课程、实践指南、模板和工具等,帮助您更好地理解和实施SAFe模型。此外,您还可以参加SAFe社区活动,与其他企业协作实施SAFe模型,共同分享经验和教训。 请注意,在使用任何资料之前,建议您仔细阅读并理解其适用范围和使用条款,以确保您有权访问和使用这些资料。此外,如果您在实施SAFe模型过程中遇到任何问题,您可以向SAFe社区寻求帮助,或者联系相关的咨询机构和专业人士以获取更专业的指导。
相关问题

SAFe模型 应用实例

SAFe(Scaled Agile Framework)是一种先进的软件开发方法论,旨在通过减少重复工作,实现规模化敏捷,加快商业价值交付。SAFe 是一种包含一套明确的流程、工具和模板的框架,它能够帮助团队更好地协作、沟通和管理。 应用实例:假设我们有一个软件开发项目,团队成员包括开发人员、测试人员、产品经理、UI设计师等。我们决定采用SAFe模型进行项目管理。 1. **定义核心交付**:首先,我们需要明确核心交付是什么。在这个项目中,我们的核心交付是一个全新的电商网站。 2. **定义阶段**:SAFe 模型将项目划分为一系列小型的、可管理的阶段。每个阶段都包含一系列的任务和迭代。我们设定了三个阶段,每个阶段都持续4周左右。 3. **组织变更**:SAFe 需要所有参与项目的团队成员形成一种协作的关系。我们需要对团队进行重组,以形成一个更加强大的交付团队。 4. **计划与执行**:每个阶段开始时,我们会进行一个详细的计划会议,确定所有需要的任务和活动,并分配责任。在每个迭代中,我们会根据计划进行开发、测试和修复问题。 5. **反馈与调整**:SAFe 强调持续的反馈和调整。我们定期收集反馈,对计划进行调整,以确保项目按计划进行。 6. **规模化敏捷**:SAFe 鼓励规模化敏捷,这意味着我们不仅要关注单个项目的交付,还要考虑如何在整个企业中实现敏捷。我们可以通过共享知识和最佳实践,以及建立敏捷社区来实现这一目标。 通过实施SAFe模型,我们的项目取得了显著的成果: * 减少了浪费时间在无效沟通和重复劳动上的时间。 * 提高了团队间的协作效率,减少了沟通成本。 * 更快地实现了商业价值的交付,缩短了产品上市时间。 * 通过持续的反馈和调整,我们能够更好地适应变化,提高了项目的成功率。 总的来说,SAFe模型可以帮助团队更好地协作、沟通和管理,实现规模化敏捷,加快商业价值的交付。通过应用SAFe模型,我们可以提高项目的成功率,并为企业带来更多的商业价值。

safe interval path planning

安全间隔路径规划是指在规划路径时考虑到安全间隔的一种方法。安全间隔是指在行进过程中需要保持的最小距离,以防止碰撞或其他危险情况的发生。 在进行路径规划时,首先要考虑环境的特点和限制条件,例如有可能存在的障碍物、行进速度、车辆或机器人的尺寸等。然后,根据这些信息,利用算法和模型来计算出最优的路径,同时保持安全间隔。 安全间隔路径规划可分为静态和动态两种情况。静态情况下,障碍物的位置和特性是已知的,可以通过优化方法寻找最短路径,同时保持与障碍物的安全间隔。动态情况下,障碍物的位置和特性可能会随着时间变化,需要及时更新路径规划,以确保安全间隔。 在安全间隔路径规划中,还需要考虑其他因素,如危险区域的避开、最大加速度的限制和避免过度转向等。这些因素都可以通过数学模型和算法来进行计算和优化。 总之,安全间隔路径规划是一种综合考虑环境、障碍物和安全要求的方法,可以确保行进过程中的安全,并找到最优的路径。这在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。

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优化这段代码 function [car, time_end] = Veh_following_IDM(car, time, time_step) time_end = 0; car.a_pre = car.a; car.d(:, :) = 0; %--------------更新速度和位置--------------% for car_n = length(car.v):-1:1 car.x(car_n) = car.v(car_n) * time_step + (car.a(car_n) * time_step^2) / 2 + car.x(car_n); car.v(car_n) = max(car.a(car_n) * time_step + car.v(car_n), 0); % 约束速度项大于等于0 end %--------------计算加速度--------------% sort_x = sort(car.x); car_n_last = length(sort_x); for car_id = length(sort_x):-1:1 car_n = car_id; if car_n ~= car_n_last car_n_front = car_id + 1; % 找出前车 [a_n] = acc_calculate(car, car_n, car_n_front); car.a(car_n) = a_n; if car.f(car_id) ~= 0 % 其他的操作 end else car.a(car_n) = 0; end end if sum(car.v(:,:)) <= 0.001 && time > 0.1 time_end = time; end end %% 车辆加速度计算函数,IDM模型 function [a_n] = acc_calculate(car, car_n, car_n_front) global road_length d_max h_safe car_length v_max a_max d_safe theta kappa_i road_width time_step =0.1; delta_x = car.x(car_n_front) - car.x(car_n) - car_length; delta_y = car.y(car_n_front)- car.y(car_n) ; theta = delta_y / delta_x; if delta_x < 0 delta_x = delta_x + road_length; end v_n_plus = car.v(car_n) * cos(theta); v_n_minus = car.v(car_n) * sin(theta); delta_v = v_n_plus - car.v(car_n_front)* cos(theta); term1 = 1 - (v_n_plus / v_max)^4; term2 = (((d_safe + v_n_plus * kappa_i * h_safe) + (v_n_plus * delta_v) / (2 * sqrt(a_max*d_max))) / (delta_x - car_length))^2; term3 =delta_y / road_width; term4 = (2 * (v_n_minus *time_step+ delta_y)) / (time_step^2); a_n = a_max * (term1 - term2) + term3 *term4; end

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