团队作业5——测试与发布(Alpha版本)

Alpha版本测试报告

1、在测试过程中发现的Bug

1、界面、功能过于单一,签到功能设计不够人性化
2、用户和签到者的交互还不够完善
3、签到者查看用户信息时,密码没保护
4、地理位置获取的准确度还不够高

2、场景测试(scenario testing)

上课铃声响起,同学们整齐的坐在座位上,等待着老师上课。紧接的上课前的惯例点名,同学们纷纷拿出手机打开微信,发送“签到”给关注的签到公众号,附上签到位置、事由、备注,点名结束后,老师记录缺勤的同学,和请假的同学,然后开始上课

3、测试矩阵(test matrix)

 

 

4、出口条件(exit criteria)

考勤者能通过微信平台发布考勤要求,并查看到被考勤者的签到情况。

被考勤者可通过微信平台进行实时、准确、有效的签到。

Alpha版本发布说明

1、这一版本的功能:

发送签到,收到签到链接,可以获取用户位置,进行签到,后台可以查看到用户签到信息。

2、对运行环境的要求

需要有部智能手机,并且装有微信

3、安装方法

去应用商店下载微信,并扫码关注

4、描述系统已知的问题和限制

 功能不够完善

5、说明软件的发布方式以及发布地址

发布方式:发布到微信上
发布地址:微信扫描二维码

              

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TeamOf/p/6822218.html

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理异常告警,提升系统响应速度可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求优化策略。
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