软工实践 - 第十一次作业 Alpha 冲刺 (3/10)

本博客记录了一个由九名成员组成的团队在开发一个综合应用项目的过程中所遇到的问题、学习的内容及解决方案。团队成员分别负责前端、后端、数据库等不同领域的开发工作,并详细描述了各自的任务进展、遇到的技术难题及解决思路。

队名:起床一起肝活队
组长博客:https://www.cnblogs.com/dawnduck/p/9972061.html
作业博客:班级博客本次作业的链接

组员情况

组员1(队长):白晨曦

过去两天完成了哪些任务
描述:

很胖,刚学,照猫画虎做了登录与注册界面。

展示GitHub当日代码/文档签入记录:

暂无

接下来的计划

  1. 继续优化注册界面与登录界面
  2. 制作主界面

还剩下哪些任务

  1. 进一步完善已有界面
  2. 进一步学习前端制作

燃尽图:

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有哪些困难:

  1. 前端制作的进一步学习

有哪些收获和疑问

  1. 学会了一定的安卓开发经验
  2. 与队友共同研究了前端

组员2:林志华

过去两天完成了哪些任务
描述:

  1. 前端知识学习
  2. 大概学会了滚动控件的使用
  3. 按钮监听事件的学习
    展示GitHub当日代码/文档签入记录:

接下来的计划

  1. 深入学习前端知识
  2. 人机交互部分完成

还剩下哪些任务

  1. 和后端的对接
  2. 页面全部完成及风格优化
  3. 获取前端信息

燃尽图:

团队共享

有哪些困难:

  1. 时间滚轮优化及如何将滚轮信息传到后端
  2. 不知如何和后端对接

有哪些收获和疑问

  1. 学习了按钮空间和滚动项控件的使用
  2. 与队友共同研究了前端如何编写

组员3:李麒

过去两天完成了哪些任务
描述:

正在搭建后台。

展示GitHub当日代码/文档签入记录:

暂无

接下来的计划

  1. 实现各类接口

还剩下哪些任务

  1. 部分的接口
  2. TCP交互的实现

燃尽图:

组内共享

有哪些困难:

  1. 第一次搭建后端、写接口,不熟悉,从头开始学习会显得吃力
  2. 对接口的定义必须保证准确

有哪些收获和疑问

  1. 学会了一定的安卓开发经验
  2. 与队友共同研究了后端

组员4:陈德斌:

过去两天完成了哪些任务
描述:

制作软件界面

展示GitHub当日代码/文档签入记录:

//此处展示签入记录

接下来的计划

  1. 继续完成界面制作
  2. 对页面进行修改

还剩下哪些任务

  1. 界面制作
  2. 页面修改

燃尽图:

//燃尽图

有哪些困难:

  1. 查找相关资料的困难
  2. 对新语言学习的困难

有哪些收获和疑问

  1. 学会了找资料
  2. 学会了一定的安卓开发经验

组员5:蔡子阳

过去两天天完成了哪些任务
描述:

学习了java的包机制

展示GitHub当日代码/文档签入记录:

暂无

接下来的计划

实现用户接口

还剩下哪些任务

  1. 数据反馈部分的接口
  2. TCP交互的实现

燃尽图:

有哪些困难:

1.所需要用到的只是都是没学过的,都要现学现用
2.接口必须要准确,不然难以提供准确的数据

有哪些收获和疑问

  1. 更多接触了java的知识
  2. 与队友讨论解决问题能很好的提高效率

组员6:何裕捷

过去两天完成了哪些任务
描述:

正在学习APP界面的编写。

展示GitHub当日代码/文档签入记录:

暂无

接下来的计划

  1. 编写闹钟主要界面

**还剩下哪些任务

  1. 编写闹钟功能展开界面

燃尽图:

组内共享

有哪些困难:

  1. Android Studio中Grade Read Out
  2. 熟悉XML语言编写界面

有哪些收获和疑问

  1. 熟悉XML语言的编写
  2. 对获取超时问题有了更深的了解,访问外网速度很慢

组员7:王焕仁

过去两天完成了哪些任务
描述:

正在学习如何使用Android Studio软件,以及开始尝试一些代码练习

展示GitHub当日代码/文档签入记录:

//此处展示签入记录

接下来的计划

  1. 开始前端工作
  2. 实现计划界面的第二部分的功能

还剩下哪些任务

  1. 计划界面第二部分的功能实现

燃尽图:

//燃尽图

有哪些困难:

  1. 开发工具和语言的不熟悉
  2. 缺乏开发经验且时间太紧迫

有哪些收获和疑问

学习一定要动手,有人教也不能不进行实践

组员8:乐忠豪

过去两天完成了哪些任务
描述:

创建数据库

展示GitHub当日代码/文档签入记录:

暂无

接下来的计划

  1. 维护完善数据库
  2. 机动辅助其他成员

还剩下哪些任务

  1. 维护完善数据库
  2. 机动辅助其他成员

燃尽图:

组内共享

有哪些困难:

  1. 实体之间的关系复杂
  2. 机动辅助其他成员要对他们做的工作都有一些了解

有哪些收获和疑问

  1. 学习如何搭建数据库应用系统
  2. 与队友共同研究学习感受团队氛围

组员9:黄培鑫

过去两天完成了哪些任务
描述:

1.java学习
2.Android Studio学习

展示GitHub当日代码/文档签入记录:

暂无

接下来的计划

  1. 继续学习java
  2. 继续学习Android Studio
  3. 结合实际开发任务针对学习

还剩下哪些任务

  1. 计划部分的日历主页面功能实现

燃尽图:

组内共享

有哪些困难:

  1. java尚未掌握足够
  2. Android Studio全英文,自身英文不好使用起来存在困难
  3. Android Studio使用出现一些报错

有哪些收获和疑问

  1. java水平提升
  2. Android Studio问题暂未全部解决
  3. 看着教程都很顺利,自己使用便会出现一系列错误,心情复杂

最新成果

暂无

站立会议合照

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会议耗时记录

第N次会议耗时(分钟)
第1次30
第2次10
第3次10

个人部分

PSP表格

PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时(分钟)实际耗时(分钟)
Planning计划180190
· Estimate· 估计这个任务需要多少时间55
Development开发90120
· Analysis· 需求分析 (包括学习新技术)6060
· Design Spec· 生成设计文档3060
· Design Review· 设计复审 (和同事审核设计文档)00
· Coding Standard· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)00
· Design· 具体设计6070
· Coding· 具体编码6080
· Code Review· 代码复审1010
· Test· 测试(自我测试,修改代码,提交修改)1010
Reporting报告3030
· Test Report· 测试报告00
· Size Measurement· 计算工作量2020
· Postmortem & Process Improvement Plan· 事后总结, 并提出过程改进计划3030
合计300330

学习进度条

第N周新增代码(行)累计代码(行)本周学习耗时(小时)累计学习耗时(小时)重要成长
115015022词频统计算法设计
201501012学习Axure RP8的使用
31002501022Java学习
40250527工具学习
51003501037前端工作学习
62005502057前端工作学习

转载于:https://www.cnblogs.com/SororTina/p/9972128.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制作的科研人员和程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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