6th Alpha阶段的postmortem报告

针对记账软件在alpha阶段的问题,本次迭代计划增加更多实用功能,如账目分类细化、收入记录及支出计划等,旨在提供更贴近用户需求的服务。

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 组名:好好学习(代组长发布)

 

 会议重要内容记录:

 

1、  尝试在beta阶段实现的功能,与alpha阶段相比的优势

     (1)更改软件现有的bug:

            1)软件的账目只能输入,但是一旦发生失误却无法更改和删除;

            2)输入同一标签,再最后统计明细时,会作为两项出现,这显然是不合理的。

     (2)将软件的功能更加精细化:我们原来只将账目分为了两个部分:生活必须和奢侈享受,这样的分类过于笼统,我们预计在原有分类的基础上对大分类下的账目分类更加细化,比如,将生活必需和奢侈享受分为衣食住行四个方面。当然,这只是我们的一个初步想法,可能分类还不尽合理,大家如果有更好的想法,欢迎与我们探讨;或者说认为原来的分类足够合理,我们也虚心接受大家的批评指正。

     (3)增添新的功能:

            1)增设收入部分,与软件原有的账目支出功能相比对,这样每月底就可以合计本月的收支余额,看看用户本月是否赤字或是收支情况是否多月负增长,可以给经济状况不佳的用户给予提醒:通知用户注重储蓄资金,同时可以对各月的余额做一个折线图,分析用户一年内各月余额的走势如何,如果呈下降趋势,说明用户也应该注意自己最近的收支情况了。

            2)增设支出计划部分,用户可以在本月对下月将有什么支出先做出一个整体的规划,之后到了下月将实际的支出与计划相对比,对不应产生的支出进行标记,我们觉得可以在一定程度上避免用户下月再出现同样不必要的支出。

      以上功能是基于我们的设想而出,我们认为,相比于alpha阶段的设计更为完善而贴近实际,方便广大用户。可能由于时间、精力或者是我们能力水平有限等种种原因,最终并不能完美实现,然而这并不妨碍我们天马行空地去设计,我们追求制作出最符合用户需求的软件。

 

2、alpha阶段带给我们的经验教训

     在整个alpha阶段我们的设计与用户严重脱轨,没能充分及时地与用户进行充分地交流,这导致了我们的软件有很多地方不满足用户的需要,应用起来不够方便。另一方面,在设计的过程中,存在拖沓现象,应该及时地完成各个需要开发的部分以配合全组的进度。

 

3、12条敏捷开发原则中,团队做得比较好和不好的方面

      我们团队在整个开发设计过程中一直关注着可能应用于软件的优秀的技能和好的设计,并将该技术和我们目前手中的软件开发结合起来,看看是否能够从中学习到更好的设计方法;我们在开发的后期也一直在思考和完善可能出现的用户需求,以保证我们的软件更适用于大量用户;遗憾的是我们没能够做到尽早地,持续地交付有价值的软件给客户,缺乏跟客户的有效交流,这一点跟我们任务完成地过于拖沓有关,至于拖沓的原因,据大家分析可能是软件设计中的某一部分受阻导致开发的积极性下降。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/landscape/p/5998812.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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