夕阳红旅游团第四周报告

敏捷开发实战:团队协作与技术挑战
本文记录了一个敏捷开发团队在两周内的工作进展,包括任务分配、技术难点、团队成员的心得体会以及每日的工作内容。涉及的技术包括Vue、vux、axios、vuex、git、cos存储、数据库操作等。

一、任务安排

1、任务分配及任务量

林浩后台,负责发帖、组队、注册模块 预期工作量:后台50%
崇伟后台,负责发布闲置、发布资料、登陆模块 预期工作量:后台50%
郁卓产品经理和UI设计,负责产品的管理和页面的渲染 预期工作量:UI100%
杨艺前端,负责首页、发帖、组队等模块 预期工作量:前端40%
馨玮前端,负责注册登陆、发布闲置资料等模块 预期工作量:前端40%
浩格前端,负责支付模块和写博预期工作量:前端20%

2、感想及团队期望

第一次做敏捷开发,希望能做好~尽最大努力在deadline前完成任务!

二、燃尽图

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三、每日工作

10.29

杨艺:

  • 解决移动端适配问题:采用手淘写的lib-flexible解决移动端的适配,采用pxToRem解决px转换rem

  • 安装vux

  • 编写导航栏代码:以为是需要滑动的,想很很久,最后发现他导航数目只有三个不需要滑动,就使用了vux的组件

馨玮:

  • 除了惯用的element库,还另外添加了一个不常用的vux库,安装时出现很多冲突,安装vux时还要安装很多其他的,不然无法使用,在使用时也不太熟练

  • 使用浏览器的开发者工具时,并不知道当页面超出电脑屏幕时,超出部分时无法看到的,即不会出现滚动条。

郁卓:

  • UI设计图设计完成,共40+页面(因为任务在上周基本完成,故这周的冲刺基本无任务)

林浩:

  • 编写订单的数据库表

  • 确认订单的实体类

浩格:

  • 编写确认订单页面的代码

  • 学习使用git上的分支


10.30

杨艺:

  • vux中Tab组件边框的消除:设置背景颜色,设为白色,解决

  • 导航组件切换:本来想使用路由,但后来发现自己写的方法不可行,于是采用动态组件切换的方法

  • 使用子路由时,必须在父组件里定义routerview

  • 图片地址用属性绑定后写在data里,需要用require引入

馨玮:

  • 对于vue-router的使用有点生疏,经常报错,路径的跳转也写了挺久的,但也一一解决了。

林浩:

  • 编写订单的dao层,service层,controller层

  • 完成订单接口

浩格:

  • 完善确认订单的页面

10.31

杨艺:

  • 二手闲置页面编写:没什么难度,主要是样式方面的编写繁琐

  • 学会当git merge有冲突的时候手动解决冲突

馨玮:

  • 对新的ui库不太熟练,改样式改得磕磕绊绊,有些很显而易见的bug也需要反应很久才发现

  • 对子组件与父组件间的数据传递掌握不够透彻

林浩:

  • 解决提交到git上的依赖冲突

浩格:

  • PS给悬浮按钮写UI

  • 写悬浮按钮的代码


11.1

杨艺:

  • 搜索页面的编写

  • 引入外部样式库,当需要修改样式时,直接修改类名无效,全局修改方案不可采取,因为每个页面样式都是scoped, 使用自定义类名+/deep/+组件类名解决

馨玮:

  • 解决了关于“父组件向子组件传值”的问题

  • 解决了使用路由进行页面回退的问题

林浩:

  • 添加物品类的模糊搜索功能

  • 测试搜索功能

崇伟:

  • 今天计划完成的工作:完成资源上传模块

  • 工作中遇到的困难:因为使用的是腾讯的cos存储。文件上传的操作较为复杂,需要先传到服务器再上传到对应cos中。

  • 每人的代码/文档签入记录
    [](

浩格:

  • 撰写博客

11.2

杨艺:

  • 安装配置vuex:第一次使用不太熟练,配置出了很多错,发现是单词拼错了

  • 编写首页滑动侧边栏:由于是不同组件直接的联动,采用vuex进行状态管理,配合transition和css3过渡动画完成侧边栏滑动效果

馨玮:

  • 完成使用axios进行前后端交互

  • 完成个人中心部分页面

林浩:

  • 修复订单类的sql查询bug,使用了内连接

崇伟:

  • 昨天已完成的工作:完成资源上传模块并修改了登陆模块的部分bug

  • 今天计划完成的工作:完成在新增闲置物品的同时可以上传图片的功能

  • 工作中遇到的困难:不太了解前端机制,需要同步的学习一些前端知识

  • 每人的代码/文档签入记录:
    [](

浩格:

  • 让杨艺远程操控电脑,处理各种bug

  • 对自己写的页面样式进行优化


11.3

杨艺:

  • 编写发布闲置更多栏动态出现:由于设计稿要求点击更多整个页面发生左移达到出现侧边栏效果,一开始想更多栏固定在页面右边负值的方向,再通过调节父级容器的left值来实现,但发现实现不了,最后通过修改左边组件left值左移配合用v-show来动态展现更多栏实现,动画过渡效果使用css3过渡

  • 学会git版本回退

馨玮:

  • 学会了vue动态渲染路径

  • v-for,一定要绑定关键字key

  • 使用路由检验登录,用路由的钩子函数

林浩:

  • 撰写登陆拦截器,拦截未登录用户

崇伟:

  • 昨天已完成的工作:完成在新增闲置物品的同时可以上传图片的功能并对拦截器进行了一定修改

  • 今天计划完成的工作:完成用户本人信息的获取接口

  • 工作中遇到的困难:无

  • 每人的代码/文档签入记录:
    [](

浩格:

  • 咸鱼

11.4

杨艺:

  • 发布闲置页面的编写

  • 页面设置不了高度百分比,最后通过在通过在app.vue设置#a设置#app的高度为100%解决
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馨玮:

  • 完成了个人中心的所有页面

  • 改样式好累啊,调试得好痛苦啊,即使有设计稿,但是很多都需要微调

林浩:

  • 放假,休息。学习相关的知识,了解安卓入门

崇伟:

  • 昨天已完成的工作:完成用户本人信息的获取接口

  • 今天计划完成的工作:修改前端上报的bug

  • 工作中遇到的困难:无

  • 每人的代码/文档签入记录:
    [](

浩格:

  • 开始写商品信息的代码

  • 杨艺给了网上更简便且优雅写悬浮按钮的代码,于是重写修改了原来的代码TAT

转载于:https://www.cnblogs.com/hhg52516/p/9898524.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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