组织科学数据和代码-实验、模型、仿真和实现

Question

我正在从事一个机器人研究项目，并想知道:在组织科学数据和代码时，是否有人对最佳实践提出了建议？有没有人知道现有的科学图书馆有我能查到的资料？

以下是我们的“套房”的要素：

• 实验-两种类型：
  1. 从现有的“自然”系统中收集数据。
  2. 机器人系统运行行为的数据。

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• 模型
  • 动态系统描述-动力学、运动学等
  • 所述系统的参数，其中一些参数是从第1类实验中得出的。

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• 模拟--试图模拟自然行为，模拟机器人的行为。
• 实现-控制机器人的代码。当然，这是一项大事业，并拥有自己的大型基础设施。

我们的“套房”的一些设计方面：

• 如果模拟环境允许“快速原型”(简单黑客的脚本/交互提示、快速数据检查等)--当然是很难合并的东西--那么就更好了--目前通过脚本语言(Python、MATLAB)满足了这一要求。
• 多种编程语言
• 分布式协作安装-将使用Git。
• 单元测试还没有被整合，但希望稍后才能完成。
• 跨平台(不幸)-我已经习惯了Linux，但我的团队成员使用Windows，我们的一些工具与该平台相结合

我看到了this的帖子，这些书看起来很有趣，我已经订购了“编写科学软件”，但我觉得它将主要关注模拟代码的实现，而不是整个组织。

Answer 1

你所描述的情况与我们在表面动力学实验室中的情况非常相似。有些工作涉及保存实时分析的测量数据，或者为后期的analysis.Some保存其他工作，另一方面，包括运行模拟和分析其结果。

这一数据管理方案是实验室负责人在剑桥学习期间学习的，它围绕着一台主服务器，该服务器保存着所有实验室成员的个人档案。每个成员通过使用NFS挂载适当的服务器文件夹从他的工作站访问文件。这有其优点和缺点。备份所有内容都比较容易，但在通过网络处理大量数据时会出现问题。因此，我是实验室中的一个例外，因为我使用的模拟生成了大量的数据。这些数据保存在我的工作站上，只有生成它的代码(模拟和配置文件的源代码)保存在服务器上。

我还将我的代码保存在一个在线SVN服务中，因为我不能从家里登录到实验室服务器。这是一种强制性的做法，因为如果出现了一些模糊的bug，则需要能够根据需求复制旧的结果，并跟踪代码的更改。因此，需要维护旧版本和配置文件。

我们还使用低技术方法，例如实验室笔记本来记录结果、修改等。这些内容有时会更抽象(没有必要描述代码中每一行更改的内容-对此您有差异)。只是更改的目的，也许是关于实现及其日期的一些注释)。

工作主要是用Matlab完成的。同样，我是一个例外，因为我更喜欢Python。我还使用C语言进行数据生成仿真。测试大多是收敛性的，因为我的项目现在关注的是与计算模型的比较。我只生成不同配置的结果，保存在它们自己的受人尊敬的文件夹中(我在实验室日志中跟踪了这个文件夹)。这样做的好处是能够按照我想要的方式来控制和接口数据，而不是遵从其他人的想法和格式。