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  • 成年了还长高吗?

    千次阅读 2019-08-19 10:48:58
    我今年××岁,身高××…还长高吗,该怎么长高?… 先说是不是,再问为什么。 我的回答是 长高 !,为什么?因为我自己就这么确确实实长高,写这篇只为了让那些后悔小时候没意识到身高而成年后失去自然长高的...


    很多人都问我:成年后还能长高吗?骨骼线闭合了还能长高吗?我今年××岁,身高××,开始长胡子…还能长高吗,吃×××能长高吗,该怎么长高?…
    先说是不是,再问为什么。
    我的回答是 能长高 !,为什么?因为我自己就这么确确实实长高,写这篇只为了让那些后悔小时候没意识到身高而成年后失去自然长高的机会却又想再长高一点的朋友借鉴一下。
    这篇所有的观点与建议都是我个人的亲身经历,也有其他一些这样训练之后长高的,仅代表个人观点,请自行斟酌、参考。
    并且具体的原理与原因,我就只针对知道的顺便提一下,我也并没有仔细研究,我只知道这么做能长高,我也相信很多人只想要“长高”这个结果,不关心其他的东西。
    但是要注意,你年龄越大,过去生活习惯越差,长高的就越少,能不能长高,长高多少,不是单方面决定的,而是很多因素共同决定的。同时,不仅长高的少,付出的努力也是要变多的,比如说别人20岁努力4个月能长2cm,但是你24岁了,付出的努力要比别人多得多,但是你可能只长0.5cm。和我用同样方法训练的,有23岁只长0.5cm的,也有18岁长8cm的。

    随着生活条件变好,00后普遍给了我们90后压力,虽然说再晚出生几个月,我也是个00后了。要说大一这一年有什么最值得让我怀念的,除了遇到了第一个真正喜欢的姑娘,接下来就难受一年,抑郁半年,抑郁期间长高锻炼也停了好久,可能这一停的影响也挺大的,除此之外,就是躲在一棵树下淋着雨在苦逼地摸高、跳绳了。
    相信很多人听医生啊,身边的朋友啊之类的人说骨骼线闭合了就不会再长高了,你已经××岁了,已经不会再长高了。但事实是即便你20+岁了,你依然能够长高,前提是你把我下面说的全都做到了,至于到底能长多少呢,你即使叫个这方面世界最权威的人来,也不能定量估计出来,因为影响的因素太多了,甚至小时候的习惯之类的都是影响你现在的效果。

    运动

    运动前充分热身,运动后记得拉伸这些常识我就不怎么再提了。简单来说,运动是刺激再长高的最有效的方式,同时,以纵向的刺激大的运动为主。
    例如,摸高、跳绳,主要是以这两个运动为主,其他的游泳啊,跑步啊之类的我个人是没有试过,而且别人也没有单纯做这些运动的,没有办法对比,但是即便是摸高、跳绳这两个运动,认真做,保证质量,摸高200个,跳绳1000个,已经要1个小时左右了,再加上拉伸,每天1个半小时,对于我这种大学生来说,已经挺烦的了,尤其是事情很多的几天,简直不要太烦好不好,但必须要付出才有收获。
    至于很多人说的篮球,有的人因此长高,有的人一点反应没有,我个人觉得篮球是有帮助的,但是性价比不高,主要还是打篮球时蹦蹦跳跳以及投篮时的跳,但是这样的跳,对于身体的刺激与摸高相比,还是小了些。
    刚开始摸高、跳绳的时候是挺难受的,因为身体吃不消。(前提是动作做标准)我刚开始锻炼的时候,摸高5下就要找凳子坐着休息了,但是我不建议大家坐着休息,因为会一定得阻碍血液流通,坐着的时候舒服,但是之后会变得更累。至于锻炼的总量要参考个人体质、时间之类的,然后再慢慢增加,另外每个人的状态也不一样,有的人下午状态好,有的人晚上状态好,甚至有的人是早上,但是我建议尽量安排在下午2点~5点,尽量不要在早上进行锻炼(具体原因就不说了,我相信有些健身知识的人都知道早上尽量不要进行剧烈运动)。
    至于标准的动作,跳绳的时候不要跳得太快,而是要跳的高,同时双脚着地,减少对膝盖之类的损伤,因为你是要长高,不是要练体能,也不是去跳绳比赛。双脚着地一下一个或者单脚跳,这两种方式就行了,不要其他的摸高的时候尽最大力往上跳,跳得高,同时在空中的时候要双手并拢举过头顶并且向后弯曲,并且双脚也向后弯,但不用太用力,不然腰会很难受,手臂、身体、腿呈曲线
    一个星期基本上要锻炼5天,连续超过3天不锻炼就会产生一定的影响。

    睡眠

    睡眠不用说,比锻炼更为重要,锻炼就是为了刺激你的身体,让它在你睡觉的时候分泌更多的生长激素,简单来说,你白天所做的一切努力都在睡眠之中发挥作用。睡眠质量、最佳时间之类的网上大家都可以搜到,我在这里就不再说了,最重要的就是记得睡眠是最重要的,哪怕你今天不锻炼,也要睡得好。一般有条件的可以10点或者更早就上床睡觉,10:30的时候已经睡着,最晚的也11点已经睡着。注意,几点睡觉是指你几点已经进入睡眠,不是单单躺在床上发呆啊、玩手机啊之类的或者一直躺着想睡但是并没有睡着,一切以结果为导向。

    营养

    然后是营养,如果你真的挺担心、挺着急的,那么每天喝两瓶纯奶,超市里普通的那种就行,当然有条件可以喝更好的,或者早上一瓶纯奶,晚上一瓶酸奶,酸奶的吸收比较好一点,同时有助于睡眠,然后每天早上吃一个蛋,也可以两个。有时间就多晒晒太阳,晒太阳能促进维生素d的合成,维生素d能促进钙的吸收。至于维生素d滴剂、胶囊什么都也是可以买到的,ali健康上就有卖。水果蔬菜什么的也是要吃,如果比较懒的话,买瓶复合维生素也行。蛋白质是最重要的,所以说要多吃肉,多喝牛奶,其次就是补钙

    拉伸

    拉伸都是大同小异的,百度上一搜长高拉伸就有,每天半个小时左右就差不多了也可以早上睡醒后进行稍稍的拉伸。要注意的是求质不求量,动作一定要做到位,而不是随便应付一下稍微有点感觉就点到为止。拉伸的过程中一定要注意动作的准确性和身体的感受度。
    后来还是很多人问我拉伸的动作,图不好找,我在这里描述一下:
    1.脚压在屁股下面或者在屁股两侧,脚底向上,然后腰向后弯慢慢躺下去,大腿前侧和脚踝附近有拉伸感。每次15-30s,也可以更长时间。
    2.站着两腿分开45°,腰向左边弯,手沿着腿旁边慢慢向下,大腿根部能感觉到拉伸感,每次拉到底后8s左右。右边同理。
    3.体前屈,每次坚持15-30s。
    4.站着两腿分开90度,弯腰,手抓着脚,头尽量向脚靠,腿后侧有拉伸感,每次8-15s。
    5.单手扶墙,一只脚向后弯,然后用手抓住,腿前侧有拉伸感。30s左右。
    6.伸懒腰一直向上发力,腰有拉伸感。
    7.坐着,两腿分开,两只手抓住一只脚的脚底,嘴巴不断往膝盖靠近,腿后侧就会有拉伸感

    反正我是用的这7个动作,网上的其他动作我没有试过,但我觉得只要有拉伸感,就是可以的。动作的细节可以自己调整,使拉伸感最大。

    其他

    所有的什么增高药、增高鞋垫、倒吊器什么的都是假的!不如自己买些钙片、牛奶、水果之类的请不要交智商税,否则像我一样这么苦逼锻炼、克制的人真的要哭了。
    可以适当买些蛋白粉来吃,但是一定不要多吃,不要像无氧练肌肉一样练一次吃一次。
    尽量不要负重锻炼,例如杠铃深蹲,如果其他的无氧练肌肉呢,尽量减少一些量和强度,如果认真练长高,其实是挺累的了,再强行练肌肉,一两天还行,一直这样,身体会吃不消(亲身经历过吃不消的感觉)。如果非要两者兼得的话,尽量先长高运动,充分休息以后再练肌肉
    锻炼的重要性(不包括睡眠、营养之类的)分别是摸高、跳绳、拉伸、热身、放松。
    至于其他的按大拇指穴位啊,倒吊啊之类的,有时间有精力、条件的可以试试,我个人是因为没时间所以没有试过,不做评价。
    其他吸烟、喝酒、打灰机之类的不良习惯,都要戒掉。
    锻炼要注意节奏,比如摸高10下一组,然后休息,否则一旦节奏乱掉,会很快就觉得体力不支,具体的节奏因人而异,只有自己才最清楚自己的身体素质。
    如果你还没有找到自己的节奏,那么摸高的时候可以 10 8 7 5 3 2 休息,这个组合循环,然后自行贯穿一些踢腿之类的动作。
    如果你真的打算要锻炼长高,请做好心理准备,练肌肉都以年、月为单位,何况是长高呢,三天打鱼两天晒网或者练几个星期就坚持不下去的,我建议还是别开始了,因为没什么效果。
    坚持一段时间你就会发现,不仅长高了一点点,而且你的体能也有质的飞跃。
    锻炼完以后可能会变矮一丢丢,这其实也很容易理解。每天刚起床的时候你都是最高的,走路、哪怕是坐着都会因为引力而变矮一些,何况是摸高这种重重的着地的动作呢。
    至于长高多少,因人而异,生活习惯、小时候的影响、营养、训练等都会占有一定的影响,谁都没法定量的算出来。

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  • 被调用方以一个地址(也就是指针)作为自己的入口参数,调用方传入的地址是自己的一个局部变量的地址,然后,被调用方比较这个地址和自己的一个局部变量地址,由此确定栈的增长方向。 void function(int *p) { ...

    一、解决方案:

       设计两个函数,一个作为调用方(main函数),另一个作为被调用方(fun函数)。被调用方以一个地址(也就是指针)作为自己的入口参数,调用方传入的地址是自己的一个局部变量的地址,然后,被调用方比较这个地址和自己的一个局部变量地址,由此确定栈的增长方向。

    void function(int *p)
     {
     
    int b = 3,c = 0;
     printf("address of b is %p\n",&b);
     printf("address of c is %p\n",&c);
    }
     void main()
     {
     
    //验证栈的增长方向
     int a = 5;
     printf("address of a is %p\n",&a);
     function(&a);
    
     //验证堆的增长方向
     int *p1 = new int[10];
     int *p2 = new int[20];
    
     int *p3 = (int *)malloc(10);
     int *p4 = (int *)malloc(20);
    
     printf("address of p1 is %p\n",p1);
     printf("address of p2 is %p\n",p2);
    
     printf("address of p3 is %p\n",p3);
     printf("address of p4 is %p\n",p4);
     system("pause");
    
     if (NULL != p1)
     {
         delete p1;
     }
     if (NULL != p2)
     {
         delete p2;
     }
     if (NULL != p3)
     {
         free(p3);
     }
    
     if (NULL != p4)
     {
        free(p4);
     }
    } 

    显而易见

    1.main函数的局部变量a是先入栈的,function函数的局部变量 b,c是后入栈的,由运行结果可看出a的地址大于b/c的地址,因此栈地址是由高向低增长的!

    2.申请的堆内存的顺序为碰p1,p2,p3,p4,其地址是由低到高增长的

    二、为什么堆由低到高长,栈由高到低长

    堆栈的设计很巧妙,堆向上涨,栈往下涨。

    这样设计可以使得堆和栈能够充分利用空闲的地址空间。如果栈向上涨的话,我们就必须得指定栈和堆的一个严格分界线,但这个分界线怎么确定呢?平均分?但是有的程序使用的堆空间比较多,而有的程序使用的栈空间比较多。所以就可能出现这种情况:一个程序因为栈溢出而崩溃的时候,其实它还有大量闲置的堆空间呢,但是我们却无法使用这些闲置的堆空间。所以呢,最好的办法就是让堆和栈一个向上涨,一个向下涨,这样它们就可以最大程度地共用这块剩余的地址空间,达到利用率的最大化!!

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  • android图拼接图并合理显示

    千次阅读 2018-04-06 09:31:37
    以前说过了 重叠部分图片合成,今天说一下 canvas.drawBitmap拼接图先上效果gif需求:图拼接图,图大小 宽度为屏幕,高度自己不变形成比例核心源码1.: final int mScreenWidth = getResources()....

    以前说过了 重叠部分图片合成,今天说一下

     canvas.drawBitmap拼接长图

    先上效果gif


    需求:多图拼接长图,长图大小 宽度为屏幕,高度自己不变形成比例

    核心源码1.:

         final int mScreenWidth = getResources().getDisplayMetrics().widthPixels;
    
            LogUtil.log("mScreenWidth---" + mScreenWidth);
            new AsyncTask<List<String>, Void, Bitmap>() {
                @Override
                protected void onPreExecute() {
                    super.onPreExecute();
                    showMyDialog();
                }
    
                @Override
                protected Bitmap doInBackground(List<String>... lists) {
                    List<String> list = lists[0];
                    Bitmap last = null;
                    for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                        if (last == null) {
                            last = PhotoUtils.comp(BitmapFactory.decodeFile(list.get(0)));
                        } else {
                            last = PhotoUtils.newBitmap(mScreenWidth, last, PhotoUtils.comp(BitmapFactory.decodeFile(list.get(i))));
                        }
                    }
                    return last;
                }
    
                @Override
                protected void onPostExecute(Bitmap bitmap) {
                    dismissMyDialog();
          
                    ivLong.setImageBitmap(bitmap);
                  
               
                }
            }.execute(pathList);

    1.压缩到不崩溃的加载质量

      //图片按比例大小压缩方法(根据Bitmap图片压缩)
        public static Bitmap comp(Bitmap image) {
            ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
            image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
            if (baos.toByteArray().length / 1024 > 1024) {//判断如果图片大于1M,进行压缩避免在生成图片(BitmapFactory.decodeStream)时溢出
                baos.reset();//重置baos即清空baos
                image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 50, baos);//这里压缩50%,把压缩后的数据存放到baos中
            }
            ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
            BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapFactory.Options();
            //开始读入图片,此时把options.inJustDecodeBounds 设回true了
            newOpts.inJustDecodeBounds = true;
            Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, newOpts);
            newOpts.inJustDecodeBounds = false;
            int w = newOpts.outWidth;
            int h = newOpts.outHeight;
            //现在主流手机比较多是800*480分辨率,所以高和宽我们设置为
            float hh = 800f;//这里设置高度为800f
            float ww = 480f;//这里设置宽度为480f
            //缩放比。由于是固定比例缩放,只用高或者宽其中一个数据进行计算即可
            int be = 1;//be=1表示不缩放
            if (w > h && w > ww) {//如果宽度大的话根据宽度固定大小缩放
                be = (int) (newOpts.outWidth / ww);
            } else if (w < h && h > hh) {//如果高度高的话根据宽度固定大小缩放
                be = (int) (newOpts.outHeight / hh);
            }
            if (be <= 0)
                be = 1;
            newOpts.inSampleSize = be;//设置缩放比例
            //重新读入图片,注意此时已经把options.inJustDecodeBounds 设回false了
            isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());
     .       bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, newOpts);
            return compressImage(bitmap);//压缩好比例大小后再进行质量压缩
        }
    
    
    
    
        //一、质量压缩法
        public static Bitmap compressImage(Bitmap image) {
    
    
            ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
            image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);//质量压缩方法,这里100表示不压缩,把压缩后的数据存放到baos中
            int options = 100;
            while (baos.toByteArray().length / 1024 > 100) { //循环判断如果压缩后图片是否大于100kb,大于继续压缩
                baos.reset();//重置baos即清空baos
                image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);//这里压缩options%,把压缩后的数据存放到baos中
                options -= 10;//每次都减少10
            }
            ByteArrayInputStream isBm = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray());//把压缩后的数据baos存放到ByteArrayInputStream中
            Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(isBm, null, null);//把ByteArrayInputStream数据生成图片
            return bitmap;
        }
    

    2.具体拼接方法基本原理(下面有进一步优化)

     public static Bitmap newBitmap(int width, Bitmap bit1, Bitmap bit2) {
            if (width <= 0) {
                return null;
            }
    
            int h1 =  bit1.getHeight() * width / bit1.getWidth();
            int h2 = bit2.getHeight() * width / bit2.getWidth();
            int height = h1 + h2; //缩放到屏幕宽度时候 合成后的总高度
            //创建一个空的Bitmap(内存区域),宽度等于第一张图片的宽度,高度等于两张图片高度总和
            Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
    
            //缩放到指定大小的新bitmap
            Bitmap newSizeBitmap1 = getNewSizeBitmap(bit1, width, h1);
            Bitmap newSizeBitmap2 = getNewSizeBitmap(bit2, width, h2);
    
            //将bitmap放置到绘制区域,并将要拼接的图片绘制到指定内存区域
            Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
            canvas.drawBitmap(newSizeBitmap1, 0, 0, null);
            canvas.drawBitmap(newSizeBitmap2, 0, h1, null);
            return bitmap;
        }

    //进行优化后的合成方法

    /**
     * 以第一个图为准
     * 优化算法  1.图片不需要铺满,只需要以统一合适的宽度。然后让imageview自己去铺满,不然长图合成长图会崩溃,这里以第一张图为例
     *2.只缩放不相等宽度的图片。已经缩放过的不需要再次缩放
     * @param bit1
     * @param bit2
     * @return
     */
    public static Bitmap newBitmap(Bitmap bit1, Bitmap bit2) {
        Bitmap newBit = null;
        int width = bit1.getWidth();
        if (bit2.getWidth() != width) {
            int h2 = bit2.getHeight() * width / bit2.getWidth();
            newBit = Bitmap.createBitmap(width, bit1.getHeight() + h2, Bitmap.Config.ARGB_8888);
            Canvas canvas = new Canvas(newBit);
            Bitmap newSizeBitmap2 = getNewSizeBitmap(bit2, width, h2);
            canvas.drawBitmap(bit1, 0, 0, null);
            canvas.drawBitmap(newSizeBitmap2, 0, bit1.getHeight(), null);
        } else {
            newBit = Bitmap.createBitmap(width, bit1.getHeight() + bit2.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
            Canvas canvas = new Canvas(newBit);
            canvas.drawBitmap(bit1, 0, 0, null);
            canvas.drawBitmap(bit2, 0, bit1.getHeight(), null);
        }
        return newBit;
    }
        public static Bitmap getNewSizeBitmap(Bitmap bitmap, int newWidth, int newHeight) {
            float scaleWidth = ((float) newWidth) / bitmap.getWidth();
            float scaleHeight = ((float) newHeight) / bitmap.getHeight();
            // 取得想要缩放的matrix参数
            Matrix matrix = new Matrix();
            matrix.postScale(scaleWidth, scaleHeight);
            // 得到新的图片
            Bitmap bit1Scale = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), matrix,
                    true);
            return bit1Scale;
        }

    3.xml显示

        <ScrollView
                    android:layout_width="match_parent"
                    android:layout_height="wrap_content">
    
                    <FrameLayout
                        android:layout_width="match_parent"
                        android:layout_height="wrap_content">
    
                        <ImageView
                            android:id="@+id/iv_long"
                            android:layout_width="match_parent"
                            android:layout_height="wrap_content"
                            android:adjustViewBounds="true"
                            android:scaleType="fitXY" />
    
                   </FrameLayout>
        </ScrollView>

    展开全文
  • 软件公司在实施完成CMMI3级后,考虑实施CMMI4级或5级,在制定最初的改进计划时往往对实施成熟度的难度估计不足,制定了很乐观的改进计划,改进的周期比较短。当领导基于乐观的估计拍板后,就很难真正地在实施...

            很多软件公司在实施完成CMMI3级后,考虑实施CMMI4级或5级,在制定最初的改进计划时往往对实施高成熟度的难度估计不足,制定了很乐观的改进计划,改进的周期比较短。当领导基于乐观的估计拍板后,就很难真正地在实施高成熟度时见到实效了。如果要对实施CMMI高成熟度进行一个合理的工期估算,首先就要对CMMI的高成熟度是什么有一个清晰的、正确的理解。本文试图通过类比的方式,通俗地说明高成熟度是什么,高成熟度的实施周期为什么会比较长。

            首先我们来说明一下过程稳定性的概念,这是高成熟度中的一个最重要的基本概念。

            我们以孩子的学习为例来类比。假如小明和小强是同班同学。(小明是名人,总是被调侃, 熊孩子的代表啊,难以管理。小强也是名人啊,打不死的小强!)

            场景一:

                   假如说小明连续10次考试的分数分别是:

                  10,90,20,100,40,90,90,30,70,100

                   你对小明的学习情况第一感觉是什么?

                   很多人会认为:这孩子学习忽高忽低,成绩不稳定!

                   如果让你评判小明学习是好还是坏,你好评定吗?

            场景二:

                   再比如小强连续10次考试的分数分别是:

                   45,50,40,42,51,34,43,53,54,55

                   此时你对小明的学习情况第一感觉是什么?

                   很多人会认为:这孩子学习成绩比较差!总是不及格!学习成绩很稳定,稳定在下游!

     

             对于小明而言,学习是不稳定的,也就意味着他的考试成绩是不可预测的,我们不好预料他下一次的考试结果。对于小强而言,他的学习成绩虽然比较差,但是是稳定的,我们能有很大的把握认为他下次考试还会考不及格,他的学习成绩是可预测的。

             我们再思考一下:

             如果我们只知道第1次考试的成绩,小明10分,小强45分,我们能否下结论小强比小明学习好吗?

             如果我们知道了前5次考试的成绩,如上面列出的,我们能否下结论小强比小明学习好呢?

             如果我们知道了前10次考试的成绩,如上面列出的,我们能否下结论小强比小明学习好呢?

             要下一个可靠的结论,需要大数据量的支持才可以,有了足够多的数据的支持,我们的结论才是可靠的,才是可以信任的,我们的预测结果才会是大概率事件,才不是偶然。

            返回到我们的软件开发上来,也是同样的道理。

     

             如果一个过程稳定了,我们就可以通过历史的数据发现其中的两类规律:数据的分布规律与因果规律。如上所述小强的成绩,在一个比较大的概率下,小强的学习成绩会落在40分到55分之间,这个区间就是数据分布的规律。影响孩子学习成绩的因素有哪些呢?可能有孩子的智商、父母的教育水平、教育方法、学校的教育方式、生活的环境、孩子的性格等,这些影响因子与学习成绩之间的量化关系就是因果规律,即:学习成绩=f(孩子的智商、父母的教育水平、教育方法、学校的教育方式、生活的环境、孩子的性格), 找到这个f函数就找到了因果规律。规律是有大量的历史数据支持的,否则就不是规律,不是必然,不是大概率事件,是偶然。

            对于高成熟度的4级水平,就是首先要在组织内找到这两个规律,根据这两个规律制定合理的目标,再采用量化的方法管理项目的过程,使之能够实现项目的目标。对于5级的水平,就是要基于这两个规律识别改进点,持续改进,使历史数据的偏差越来越小,数据值越来越优,因果规律的预测结果越来越符合实际。

           弄清楚了高成熟的要点,我们来反思一下,找到这两个规律是否很容易呢?

                  Ø 你历史的过程是稳定的吗?或者说2-3级原来做的扎实吗?

                  Ø 你感觉是稳定的,你的历史数据真能证明你稳定吗?

                  Ø 你是否有足够多的数据点证明过程的稳定呢?

                  Ø 你的历史数据准确吗?

                  Ø 稳定的历史过程,数据分布的带宽是否很宽呢?

                  Ø 历史数据能否找到合理的、有用的因果规律呢?

                  Ø 历史的因果规律预测出的结果是否偏差范围很大呢?

                  Ø …….

           即使有了这两个规律,是否就短时间内在组织中得到应用呢?

                  Ø 各级管理者能够掌握量化管理项目的技术吗?他们的学习周期有多长?

                  Ø 你的改进是否对组织的商业目标达成有直接作用呢?这些作用可以量化吗?

                  Ø 你们是否有足够长的时间来收集足够多的数据,证明你改进的有效性呢?

                  Ø ……

           上述问题的解决,都需要花费时间!这就是为什么高成熟度的实施周期相对较长的原因!

     

           是否可以拿来主义,用其他公司的规律或业内的通用规律套用到本公司以提高改进速度呢?

           我们可以借鉴其他公司的规律找自己公司的规律,但是找到的具体规律肯定是不同的。比如 A,B两家公司,都可以建立关于需求评审的模型:

           A公司的模型可能是:需求评审的缺陷密度=2/需求评审的速度;

           B公司的模型可能是:需求评审的缺陷密度=需求评审的人员水平/评审速度的1/2次方。

           即使在同一个公司内不同类型的项目、不同部门的项目,存在的规律也可能是不同的。因此,直接套用其他公司的规律肯定是不行的,不会缩短达到CMMI高成熟度的工期。

     

     

     

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