Final Report

课程学习自我总结

这是第一次整个团队完整地开发一个应用。因为我这次主要负责是前端部分的工作。我们小组采用了前后端分离的开发模式,前端和后端通过RESTFUL API进行交互。
我们的前端采用的是Vue.js的框架,而后端采用的是JAVA Spring的框架,然后因为前后端语言开发环境不一样,然后我因为考虑到后端采用的是JAVA,没有node和npm环境,所以我没有选择利用vue-cli的方式进行开发,后来因为和后端开发者交流后,后端觉得前端部分的代码如果作为后端的resource的来说,不太合适。于是我们选择了由前端这边实现前端的静态资源服务器,然后所有的静态资源请求都通过这个服务器处理,而后端只需要处理其他的请求,真正实现前后端分离。
这次虽然是前后端分离,但是前端和后端在API的讨论上做得工作还是蛮多的。充分的沟通是前端与后端能够分离工作的前提,所以团队合作需要有效的沟通和合作。最后这次很感谢后端的@south270在这次项目中的出色表现。
这次是初学Vue,所以在写前端的时候可能会遇到很多的问题,很多问题都能够阅读文档或者再谷歌上搜索问题能够得出答案。所以要善用文档和API。虽然这次没有用到Flux架构,但是在写前端的时候还是能够体会到store的用处。真正写的时候才能够体会到架构设计的意义。

PSP 2.1 统计表

PSP 2.1Personal Software Process StagesTime (%)
Planning计划7
Estimate估计这个任务需要多少时间7
Development开发80
Analysis需求分析 (包括学习新技术)10
Design Spec生成设计文档10
Design Review设计复审 (和同事审核设计文档)8
Coding Standard代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)8
Design具体设计10
Coding具体编码20
Code Review代码复审10
Test测试(自我测试,修改代码,提交修改)14
Reporting报告13
Test Report测试报告6
Size Measurement计算工作量3
Postmortem & Process Improvement Plan事后总结, 并提出过程改进计划4

Github

Dashboard

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Code

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自认为最得意/或有价值/或有苦劳的工作清单

1.搭建好前端的登录框架和管理框架
2.把前端按照页面组织起来
3.能够通过RESTFUL API的设计和沟通和后端协作得很好

个人的技术类、项目管理类博客清单

1.微信小程序开发技术学习
https://blog.youkuaiyun.com/katharinlin/article/details/79921398
2.Vue.js学习过程(一)
https://blog.youkuaiyun.com/katharinlin/article/details/80870048
3.Vue.js学习过程(二)
https://blog.youkuaiyun.com/KatharinLin/article/details/80870486

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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