SVN合作开发中的一些感触和问题

昨天晚上为止,合作开发的收费系统的UML建模图,文档,代码的规范化工作都已经完成了。

这次合作开发使我们的第一次合作开发,总是避免不了这样那样的问题。

首先,合作开发分工不清,组长那么一说,组员那么一听,自己做什么只知道的大概,造成工作量重复,主要是文档没有写好。

命名语义不清,组员不清楚这个方法到底是什么意思,造成有的时候调用错误,对系统整体的把控不熟悉,在开发的过程中没有理解项目组长的真正意思。

没有及时讨论,有自己的想法没能说出来,每个人都有自己的想法,但是这是一个团队,有想法要提出来,不能自作主张,说改就改,造成其他成员工作量增加,甚至进行不下去。

多次删除重建svn服务器端的程序

主要原因有:

1.前期设计不好。(在所难免)

2.组员擅自更改接口,造成程序框架改变。

3.svn不会使,分工不明确,造成代码冲突很多。

主要的一些技术问题:

1.在做登录的bll时,添加删除用户没有检查老师是否在线。

2.dll修改密码的时候传参没有传Username,只传了新旧密码,无法验证原来密码是否正确。

3.dll层分工不明确,谁都有dll层的代码,基类写重复了。造成工程代码重复

4.dll工厂重写带来bll层的修改。

5.我在写dal层时接口中突然多了一个方法,可能是开始没设计好,后来加上去的,重新实现接口,在写加上的方法。

6.操作员上机记录中缺少了一个机房号字段,造成查找功能不能实现。

纵观一下这些问题,有一些问题是可以避免的,比如分工合作等等,及时讨论等等,主要对自己的规范化还是不够,文档不健全,造成了这些问题。

这次的合作开发,从中学到了很多东西,技术上的,还有管理上的。吃一堑,长一智。为开发以后的项目吸取教训,努力做得更好。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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