第八组SchoolDash冲刺随笔1

SchoolDash Alpha冲刺随笔1 - Day 1
课程与作业信息

所属课程:软件工程实践
作业要求来源:第五次作业——Alpha冲刺(截止2025年12月23日)
本篇目标:记录冲刺第1天进度,展示燃尽图、运行效果、成员工作成果

  1. 项目燃尽图(Burn-up Chart)
    在这里插入图片描述

  2. 本日冲刺整体进展

冲刺正式启动,完成项目环境搭建和数据库初始化。
后端启动Express服务,前端Vite开发服务器运行正常。
解决历史问题:确认移除所有图片功能,数据库表结构已清理imgUrl字段。

  1. 项目最新运行效果
    在这里插入图片描述

  2. 今日工作成果

(后端开发)

环境配置

# 数据库配置
# 如果使用SQLite,保持USE_SQLITE=true,DB_HOST设置不影响
# 如果使用MySQL且数据库在同一台服务器,设置为localhost
# 如果使用MySQL且数据库在不同服务器,设置为MySQL服务器IP
DB_HOST=localhost
DB_USER=root
DB_PASS=123456
DB_NAME=schooldash_data

# 服务器端口配置
PORT=8080

# JWT密钥
JWT_SECRET=school_dash_jwt_secret_2025

# 数据库类型选择 (true=SQLite, false=MySQL)
USE_SQLITE=false

# 生产环境配置
NODE_ENV=production

数据库连接切换优化

const { Sequelize } = require('sequelize');
const path = require('path');
require('dotenv').config();

// 检查是否使用SQLite
const useSQLite = process.env.USE_SQLITE === 'true';

let sequelize;

if (useSQLite) {
  // 使用SQLite数据库
  const dbPath = path.join(__dirname, '..', 'database.sqlite');
  console.log('📄 使用SQLite数据库:', dbPath);
  
  sequelize = new Sequelize({
    dialect: 'sqlite',
    storage: dbPath,
    logging: process.env.NODE_ENV === 'development' ? console.log : false
  });
} else {
  // 使用MySQL数据库
  console.log('🐬 使用MySQL数据库');
  sequelize = new Sequelize(
    process.env.DB_NAME || 'schooldash_data',
    process.env.DB_USER || 'root',
    process.env.DB_PASS || '123456',
    {
      host: process.env.DB_HOST || 'localhost',
      dialect: 'mysql',
      port: 3306,
      logging: false
    }
  );
}

// 测试连接
const testConnection = async () => {
  try {
    await sequelize.authenticate();
    console.log('✅ 数据库连接成功');
  } catch (error) {
    console.error('❌ 数据库连接失败:', error.message);
    console.log('⚠️  服务将继续运行,但数据库操作将失败');
  }
};

testConnection();

module.exports = sequelize;

(前端开发)

项目初始化与Vite配置

import { defineConfig } from 'vite'
import vue from '@vitejs/plugin-vue'

export default defineConfig({
  plugins: [vue()],
  server: {
    proxy: {
      '/api': {
        target: 'http://localhost:8080',
        changeOrigin: true
      }
    }
  },
  base: '/', // 生产环境和开发环境都使用根路径
  build: {
    outDir: 'dist',
    assetsDir: 'assets',
    rollupOptions: {
      output: {
        // 使用新的选项名称
        entryFileNames: `assets/[name].[hash].js`,
        chunkFileNames: `assets/[name].[hash].js`,
        assetFileNames: `assets/[name].[hash].[ext]`
      }
    },
    // 生产环境移除 console 和 debugger
    minify: 'terser',
    terserOptions: {
      compress: {
        drop_console: process.env.NODE_ENV === 'production',
        drop_debugger: process.env.NODE_ENV === 'production'
      }
    }
  }
})
  1. 本日小结与明日计划

今日总结:环境搭建顺利,团队站会高效,无阻塞。
明日计划:实现用户注册登录模块

Alpha冲刺启动,SchoolDash加油!

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与应用,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、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过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与实践者。; 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与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与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、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,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与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,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、传播优势与发稿策略,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、销售转化与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、自媒体管理与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与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工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”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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