软件工程实践——软件评测

这篇博客详细介绍了Gitcode、GitHub和Gitee的用户体验,包括用户采访、功能分析、BUG反馈和市场概况。作者指出Gitcode登录问题、GitHub的中文界面需求以及Gitee的界面设计问题,并对各平台的开发时间、对比排名、软件工程建议进行了分析。同时,提出了市场潜力与产品规划,如Gitcode需增强创新,GitHub需提供中文界面,Gitee需改进界面设计。
这个作业属于哪个课程 2022年福大-软件工程、实践-W班社区-优快云社区云
这个作业要求在哪里 软件工程实践——软件评测-优快云社区
这个作业的目标 通过各种案例分析,评测,思辨,总结
其他参考文献 GitCode GitHub Gitee

第一部分 调研,评测

1.用户采访

  • 采访对象:詹鹏翔

  • 对象背景:我亲爱的舍友之一,他的测评对象为问答

  • 选择他的原因:可以直接威逼是一个出色的同学,知识范围广有偷学很多东西

  • 采访记录:

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2. Gitcode

  • 介绍该软件

    很神奇的是,这是三个代码仓库管理系统中唯一一个我找不到百度百科的系统

    **Gitcode的自我介绍:**GitCode 是 优快云 为开发者提供的开源项目创新服务平台,秉承“创新、开放、协作、共享”的开源价值观,致力于为大规模开源开放协同创新助力赋能,打造创新成果孵化和新时代开发者培养的开源创新生态!支持公有云使用、私有化部署以及软硬一体化私有部署。

  • 体验(优缺点分析和改进意见)

    首先是登录,这里截取优快云的登陆界面

    • 右边作为登录已经是很熟悉的操作了,也很符合用户的习惯
    • 登录有三个选项,默认为微信登陆。其实我个人是喜欢是默认密码登录,毕竟省得再拿起手机。讲道理这个和据传的国服第一产品经理张小龙先生对微信电脑客户端的处理那不是一样吗。电脑端还要用手机扫码登录真的恨 我懒得拿手机,不过既然提供了选项那还是比微信PC好很多。所以我更喜欢密码登录时初始的默认界面,这个界面供第一次使用简化注册就很好了。所以我觉得我在这边的体验不是很好
    • 之前助教学姐也在她的博客提到过优快云和Gitcode的登录捆绑问题,没想到一年后也依然没有改变。可能正常都会觉得,啊那个优快云登录问这边直接同步账号就好了。那是确实是好啊,确实方便了。但是也得给个机会可以退出以后单独登录把,麻烦主要来自于如果一个人同时掌握两个账号例如软工团队作业,只是但对于想对Gitcode进行操作就要在优快云里退出再登陆结合上面还得再点一下密码登录,那是相当过分啊,来回一直切就会出现上次同学想使用优快云个人账号回复同学博客,结果使用成了团队账号的情况。
    • 在测试登陆捆绑的时候,意外被我发现了两个bug,特别的神奇,感谢大自然的馈赠
    • 令我这次感受到意外的是从来没有注意过的那年今日,虽然基本不会注意到,但是突然发现感觉还很有意义。

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登录后进入主页,需要点击首页才显示我的代码仓选项

  • 虽然这个主页很好看,但是如果真的在使用的话,其实我进入看见主页我会觉得很烦,因为我不需要看见这个界面,而且进代码仓还需要再点首页按钮,又出现一个我不需要的界面,我才能进我的代码仓鼠标耐久减5.

  • 不过作为一个经常使用代码仓的人,会把代码仓页面添加到收藏夹,所以对我的影响也不是很大。

  • 从我的思考来说,这样做更多的应该是商业价值吧,所以我也觉得没有提什么建议的必要。

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进入代码仓之后点击左侧项目选项,可以进入对应的项目

  • 对于我来说我只需要我的项目部分,因为我并不想看见什么我得组织、动态和热门项目。但是对于一个团队来说,动态是很有必要的,但是组织和热门项目也基本没有用处。

  • 所以我希望可以出一个自由调控界面区块的功能,就是把自己不需要的模块给去除,这样用着就很舒服。

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不使用git bash的话可以在我的项目上的新建项目这边新建项目
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可以点击绿色的克隆按钮进行多种方式克隆,提交也可以直接使用该界面提交或者使用gitbash

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针对之前遇到的问题软件工程实践第二次作业——个人实战(问题下图),我后来发现了解决方案。原因是因为我本地使用SSH密钥,所以克隆时也需要选择通过SSHClone项目,否则就会需要验证权限,又由于本地没有凭据所以会失败。

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  • BUG

    量化标准

    严重性 星级
    致命性系统故
内容概要:本文系统探讨了CUDA并行计算优化技巧在计算机竞赛中的实战应用,重点解决暴力枚举在大规模数据下超时的问题。通过将独立的解空间验证任务分配给GPU海量线程并发执行,显著提升计算效率。文章围绕图论(全源最短路径Floyd-Warshall算法)和数值计算(多初始值牛顿迭代求解非线性方程)两大高频竞赛场景,详细剖析了线程索引映射、原子操作、常量内存、流并发等核心优化技术,并提供了串行与并行代码对比及性能分析。结果显示,在A100和RTX 3090等GPU上,加速比可达72至150倍,实现从分钟级到秒级甚至毫秒级的性能突破。此外,文章展望了动态并行、多GPU协同、AI辅助调优等未来趋势,强调CUDA优化对培养软硬件协同思维的重要意义。; 适合人群:具备一定C/C++编程基础和算法竞赛经验,熟悉基本图论与数值计算问题,希望提升高性能计算能力的高校学生或竞赛选手(尤其是参与ACM、ICPC、NOI等赛事的1-3年备赛者); 使用场景及目标:①掌握如何将传统暴力枚举算法转化为GPU并行版本;②深入理解Floyd-Warshall和牛顿迭代等经典算法的并行化限制与优化策略;③学习CUDA内存模型、线程组织与同步机制在实际问题中的应用; 阅读建议:建议结合文中代码案例在支持CUDA的环境上动手实现并调试,重点关注线程映射、内存访问模式与数据依赖处理,同时对比串行与并行版本的运行效率,深化对并行计算本质的理解。
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