O documento discute a obten??o de métricas automáticas para melhorar o fluxo de trabalho ágil de um projeto de desenvolvimento de software. Ele explica como ferramentas como Jira, Actionable Agile e GitLab est?o sendo usadas para gerar métricas como lead time, throughput e fluxo de trabalho e como essas métricas est?o ajudando a aumentar a produtividade e previsibilidade do projeto.
O que é Agile mindset?
A mentalidade Agile reflete formas de pensamento que se desenvolveram ao longo do tempo. ? um certo tipo de mindset que enfatiza algumas coisas importantes em detrimento de outras que passaram a ser obsoletas. O objetivo é sempre continuar crescendo e evoluindo.
Carlos Silva Júnior
Especialista em Transforma??o Digital e ?gil, com 24 anos de experiência na área de TI e Negócios, projetos e consultoria, e professor dos cursos de Pós-Gradua??o da PUC Minas, Funda??o Dom Cabral e IBMEC, como também nos programas de forma??o corporativas. Sólida experiência em gest?o de projetos de tecnologia e inova??o, tendo atuado em grandes empresas de vários segmentos.
Ao longo de sua trajetória, tornou-se referência em Business Agility, apoiando empresas em seus desafios de melhoria de processos e defini??o de estratégia e propósito, com objetivo de alcan?ar alta produtividade em suas atividades e melhores resultados na entrega de valor aos clientes.
Forma??o: Mestre em Gest?o de Recursos Humanos e Comportamentos Organizacionais pelo Instituto Miguel Torga em Portugal
Especializa??es: Engenharia de Software
Certifica??es na área de gest?o de projetos : PMP?, PMI-ACP?, CDAP, CDA, PSM, KMP, CSM, CSPO, LEAN INCEPTION, SAFe Agilist, Business Agility Strategist, Certified Agility Healt Radar, PRINCE2 Practitioner e MCTS.
Palestra : Scrum : A arte de fazer o dobro do trabalho na metade do tempo !Ari Amaral
?
O documento descreve uma palestra sobre Scrum, um framework ágil para gest?o de projetos. A palestra é dividida em sprints que abordam conceitos como vis?o do produto, multitarefas, sucesso, valores e papéis do Scrum como Scrum Master e Product Owner. As cerim?nias do Scrum como planejamento do sprint, reuni?o diária e retrospectiva também s?o explicadas. O objetivo é apresentar Scrum e como ele pode ajudar a fazer mais trabalho em menos tempo de forma colaborativa e incremental.
1) O documento apresenta um plano de negócios chamado PVS (Plano Vida Saudável) que promove o consumo diário de três produtos para emagrecimento e ganho de energia.
2) O plano promete que quem seguir as instru??es e patrocinar cinco pessoas pode ganhar até R$100 mil por ano.
3) S?o detalhados quatro fases do plano com diferentes níveis de lucro conforme o patrocínio de mais pessoas e a venda de produtos.
AI邊緣運算實作: TensorFlow Lite for MCU
https://bit.ly/3j2fIIt
[1]python程式設計
https://bit.ly/359cz4m
[2]AI機器學習&深度學習
http://bit.ly/2KDZZz4
[3]TensorFlow Lite for MCU
https://bit.ly/3j2fIIt
AI邊緣運算實作: TensorFlow Lite for MCU
https://bit.ly/3j2fIIt
[1]python程式設計
https://bit.ly/359cz4m
[2]AI機器學習&深度學習
http://bit.ly/2KDZZz4
[3]TensorFlow Lite for MCU
https://bit.ly/3j2fIIt
Tiny ML for spark Fun Edge
https://www.ittraining.com.tw/ittraining/it-elearning/el-ai/ai-tensorflow-lite-for-mcu
TensorFlow Lite for MCU正是專為邊緣裝置設計的TensorFlow模型預測框架,是TensorFlow的精簡版本,讓開發者可以在物聯網與嵌入式裝置中部署微型機器學習模型。 本課程將教授AI模型如何佈署於微控制器,包含模型訓練、模型最佳化以及TensorFlow Lite框架的程式開發等。此外,在實作上以Sparkfun edge board (ARM cortex M4)為例,說明如何以TensorFlow Lite 進行微控制器上面的人工智慧開發專案,包含人臉偵測、關鍵字的字詞偵測、姿態識別、異常偵測等。
The OpenVINO toolkit enables deep learning inference on embedded devices by supporting heterogeneous execution across Intel CPUs, GPUs, FPGAs, and Movidius VPUs. It includes optimized computer vision functions and pre-trained models. The toolkit provides a model optimizer to optimize models for size and speed and an inference engine to run models across different hardware accelerators. Developers can use OpenVINO to easily deploy CNN-based applications with real-time performance on embedded systems.
This document discusses stepper motors, including their types, resolutions, gear ratios, coils, phases, and drive methods. It provides details on a specific 28BYJ-48 5V unipolar stepper motor, including its specifications. It explains half-step sequencing and how stepper motor movement is controlled by pulse signals. Code examples are given for controlling a stepper motor with a Raspberry Pi. The document contrasts unipolar and bipolar stepper motors and their drive methods.
This document discusses the basics of artificial neural networks including multi-layer perceptrons (MLPs). It explains that MLPs use multiple hidden layers between the input and output layers to extract meaningful features from the data. The document also covers topics like training neural networks using backpropagation and stochastic gradient descent, the use of mini-batches to speed up training, and common activation and loss functions.
https://youtu.be/RHvROP94qZ0
AI邊緣運算實作: TensorFlow Lite for MCU
https://bit.ly/3j2fIIt
[1]python程式設計
https://bit.ly/359cz4m
[2]AI機器學習&深度學習
http://bit.ly/2KDZZz4
[3]TensorFlow Lite for MCU
https://bit.ly/3j2fIIt
Reinforcement learning allows an agent to learn how to behave through trial-and-error interactions with an environment. The agent takes actions in a state and receives rewards, learning through experience which actions maximize total rewards. The agent learns a policy using a Q-table that represents the estimated utility of taking an action in a given state. Initially the agent explores randomly, but over time exploits what it has learned from the Q-table to select the highest-valued actions. The Q-learning algorithm iteratively updates the Q-table values using the Bellman equation to improve its estimates of the best actions.
The document discusses Linux device trees and how they are used to describe hardware configurations. Some key points:
- A device tree is a data structure that describes hardware connections and configurations. It allows the same kernel to support different hardware.
- Device trees contain nodes that represent devices, with properties like compatible strings to identify drivers. They describe things like memory maps, interrupts, and bus attachments.
- The kernel uses the device tree passed by the bootloader to identify and initialize hardware. Drivers match based on compatible properties.
- Device tree files with .dts extension can be compiled to binary blobs (.dtb) and overlays (.dtbo) used at boot time to describe hardware.