Beta阶段置顶集合随笔

原创 已于 2023-11-30 21:05:07 修改 · 488 阅读 · 8 ·
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#团队开发

于 2023-11-30 21:00:44 首次发布
Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙参会体验有感—百度自动驾驶开源框架
一键难忘的博客
12-05 1万+
自2017年发布以来，Apollo开放平台已迭代了12个版本，今天我们带来了全新的Beta版本在Beta中，我们从在工程框架、算法和工具三个方向实现了全面升级，使得Apollo在功能上更丰富更强大，整体操作上也更灵活更易用，极大提升开发效率的同时，可帮助更多开发者快速搭建属于自己的自动驾驶系统。Apollo计划是百度在自动驾驶领域推出的开放平台，旨在为汽车行业和自动驾驶领域的合作伙伴提供一套完整、安全、开放的软件系统，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。
alpha测试和beta测试Gamma测试的区别是什么？
m0_70618214的博客
05-22 5891
前言 在产品项目的最后推进过程中，会经过一系列的测试来判断以及优化产品，在测试中使产品的属性特征最优化，最终达到吸引更多客户的目的；本文作者分享了三种软件测试的主流方式，我们一起来了解一下。 在产品概念阶段，开展“电梯测试”是为了确定定位策略，将产品特征转化成显著的客户利益；在产品设计阶段，只有产品模型，测试目的是如果使产品的属性特征最优化，从而更吸引客户。 当产品最终完成但还没有引入市场时，实施产品测试是为了控制产品质量，维持产品生命。在产品正式上市前进行小范围的市场测试，目的在于识别竞争...
爱背单词不摆烂——Beta阶段置顶集合随笔
Open_fzuu的博客
05-17 390
这个作业属于哪个课程 2302软件工程 这个作业要求在哪里 团队作业——beta冲刺+事后诸葛亮 团队名称 爱背单词不摆烂 这个作业的目标 集中记录描述所有博客链接，方便老师助教查看和统计。 其他参考文献 《构建之法》 目录一、 换组交接博客二、 alpha阶段问题总结随笔三、 凡事预则立随笔四、 代码规范五、 七篇冲刺随笔六、 用户使用调查报告七、 Beta冲刺总结随笔 一、 换组交接博客 二、 alpha阶段问题总结随笔 三、 凡事预则立随笔 四、 代码规范 五、 七
Beta阶段置顶集合
weixin_34014277的博客
12-09 159
项目：大学生信用培养平台 队名：我们还可以抢救一下 小组成员： 队长：苏华 180320063 队员：范媛媛180320074 队员：赵晓南180320078 队员：陶涛 180320076 a) 冲刺随笔 Beta冲刺预备：https://www.cnblogs.com/youberight/p/10054662.html BetaDay1: https://www.cnblogs.com/y...
BETA冲刺总结随笔
kobe_hellicopter的博客
12-01 1080
在BETA冲刺中，我们成功改进了用户界面设计，包括布局、颜色和图标等。总体来说，改进计划的执行情况良好，各项任务都取得了实质性的进展，为项目的BETA版本奠定了坚实的基础。通过团队成员的共同努力，我们克服了一些困难，取得了较为满意的成绩。这一功能的添加让用户可以及时收到关于发布商品、询问和交流的通知，极大提升了用户互动体验。改进计划有效执行，功能得到了实质性的优化。在BETA冲刺阶段，我们团队制定了一系列改进计划，主要包括用户界面设计、搜索和筛选功能、商品详情页面的优化，以及引入即时通知和消息功能。
指导组--beta冲刺随笔置顶
zx722的博客
11-25 339
指导组_Beta冲刺总结随笔。
Beta冲刺总结随笔
Culacciino的博客
06-17 418
1
熬夜会秃头——Beta冲刺总结随笔
2301_80370029的博客
12-01 1526
在实现WEB端功能的过程中，我深刻体会到了需求分析的重要性。在开始编码之前，对需求进行充分的理解和沟通，能够避免很多不必要的返工和修改，同时，我也学会了如何利用各种前端框架和库，提高开发效率，实现复杂的功能需求。在绘制项目燃尽图的过程中，我更加直观地感受到了项目进度的变化，通过燃尽图，我可以清晰地看到剩余工作量与时间的对应关系，从而更好地预测项目的完成时间，同时，我也学会了如何利用燃尽图进行项目管理和团队协作，通过定期更新燃尽图并与团队成员分享，我们可以共同了解项目的进展情况，及时调整工作计划和资源分配。
No.1-南波兔——Beta冲刺Day5随笔
2301_80315059的博客
11-28 483
成员今日进展存在的问题或困难心得体会102101310黄心怡寻找并学习一些教程还停留在学习阶段，没有实施后端接口的技术很多，需要不断学习和更新知识。102101108徐悦昕跟小组成员商讨聊天bug何如解决只有一点方向，具体需要学习相关技术Bug的解决让我们不断去拓展知识面，但是目前来看很头疼102101206陈妍继续编写与帖子前端新增的修改和删除功能的后端代码无这两天忙于其他课程，需要合理分配时间102101602杜雅婷继续编写拼车历史后端无需要坚持，不断去学习。
No.1-南波兔——Beta冲刺Day4随笔
2301_80315059的博客
11-27 515
成员今日进展存在的问题或困难心得体会102101310黄心怡让代码不只在内置浏览器运行，可以在手机上运行还存在一些bug在这个部分要学习的东西很多102101108徐悦昕测试后端聊天部分，已经找出聊天bug，正在修改代码阶段聊天中存在的问题还没完全解决研究代码，早日找出问题102101206陈妍与帖子前端新增的修改和删除功能对接，编写后端代码无自我提升了很多102101602杜雅婷进行拼车历史后端的编写无今天学习了很多新知识102101603李欣妍。
No.1-南波兔——Beta冲刺Day2随笔
2301_80315059的博客
11-25 524
成员今日进展存在的问题或困难心得体会102101310黄心怡对小程序的功能使用进行一些测试，然后找出问题反馈给这部分的负责人无还是有一些问题存在，要继续完善102101108徐悦昕继续寻找聊天代码的bug并学习如何修复bug还没完全解决该问题继续学习相关知识，早日找出问题102101206陈妍完善帖子模块后端代码，与前端帖子部分对接与前端交互部分的代码存在问题在与前端交互方面还存在一些问题，要继续学习102101602杜雅婷测试一些功能的接口部分无。
Beta分布
漫步量化
12-11 4831
B分布 B分布（维基百科），也称为贝塔分布（Beta Distribution），是指一组定义在（0，1）区间的连续概率分布，有两个参数α,β>0\alpha , \beta > 0α,β>0。 α  β\alpha \; \betaαβ称为形状参数。 在贝叶斯推断中，Beta分布是Bernoulli、二项分布、负二项分布、几何分布的共轭先验分布。 B分布均值 αα+β ...
Beta-VAE论文阅读笔记
zeronose的博客
12-09 1万+
文章目录前言一、β-vae的提出二、β-vae框架推导1.假设2.推导三、DISENTANGLEMENT METRIC 前言 文章：β-VAE: LEARNING BASIC VISUAL CONCEPTS WITH A CONSTRAINED VARIATIONAL FRAMEWORK 原文链接：beta-vae 本文是在传统VAE的基础上，对VAE的loss进行了改进，在loss的第二项KL散度项加上一个超参数β，作者发现，随着增加β，传统的VAE有了disentanglement的特性，并做了大量的
贝塔分布(beta分布)及Python实现——计算机视觉修炼之路（二）
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star_of_science的博客
07-16 1万+
beta分布 贝塔分布（ Beta Distribution ) 是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，在机器学习和数理统计学中有重要应用。在概率论中，贝塔分布，是指一组定义在(0,1)区间的连续概率分布。其概率密度函数为： beta 分布的期望为： 下面我们通过一个问题来具体的分析 beta 分布的使用。假设一个概率实验只有两种结果，一个是成功，概率是X；另一个是失败，概率为（1−X）。其中，X的值我们是不知道的，但是它所有可能的情况也是等概率的。如果我们对X的不确定性用一种
Git 团队开发冲突合并全流程：本地是否改动 + 远端是否更新，如何正确同步并合并（同分支/不同分支下的几种场景）
冰冻三尺非一日之寒
12-29 755
摘要：本文针对团队开发中常见的本地与远端代码冲突问题，提出四大核心场景分类法（公共/个人分支×是否保留本地改动），并给出每种场景的最佳实践方案。关键解决策略包括：1）通过commit或stash固化本地修改；2）采用fetch+merge分步操作确保可控性；3）冲突处理标准化流程。特别强调个人功能分支持续同步主线的推荐模式，提供从代码保全、冲突解决到历史回滚的完整方案，附有命令速查表和决策矩阵，帮助开发者建立规范的Git协作习惯。
（62页PPT）微专题14　测电阻的几种特殊方法.pptx
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数字乡村解决方案（第一部分）.pdf
01-06
源码地址： https://pan.quark.cn/s/27933535a1f6 数字乡村解决方案（第一部分共130页）的电子文档格式
完美复现面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】（Matlab代码实现）
01-06
【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法，重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现，提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型，旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法（如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等）进行对比分析，验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置，还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程，从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于科研复现，特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究；②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计，提升实际电网应对突发事件的能力；③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分，系统掌握完整的技术路线，并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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