2021秋软工实践第二次结对编程作业

Zyc_zyc^ 2021-10-09 23:58:35

这个作业属于哪个课程	构建之法-2021秋-福州大学软件工程
这个作业要求在哪里	2021秋软工实践第二次结对编程作业
个人学号	031902132
结对成员学号	031902111
我的博客	https://blog.csdn.net/qq_61502200/article/details/120678166?spm=1001.2014.3001.5502
队友博客	https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/120680030

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该项目是一款基于Python语言的P4程序结对作业设计源码，总文件量为114个，其中Python源文件57个，JSON配置文件24个，P4配置文件11个，Markdown文档8个，PNG图像文件3个，许可证文件1个，以及多个Makefile文件。该项目旨在通过结对作业的形式，提升编程能力和团队合作精神。

结对第二次作业-顶会热词统计的实现为了不遗漏作业内容，这里有一个清单检查表方便同学们快速检阅。 fork仓库，和伙伴商讨如何通过github协作/代码规范等编程实现功能一，操作爬取的论文列表功能二，爬取结果分析展示功能三，爬取论文信息（附加功能，实现有附加分）其他附加功能部署发布发布版本，发起拉取请求撰写博客，在预先之前提交一份博客包含作业描述和目录核对评分标准上一次结对作业中，大家都和小伙伴完成了原型的设计，那么现在再联合小伙伴动手实现原型中的部分功能吧。采用网络技术来实现原型中的功能。一，作业内容 1.基础功能功能1：对已爬取的论文列表进行操作可对论文列表进行删除；可对论文列表进行查询详细信息（支持模糊查询，查询结果的展示，排序等功能可自行设计）；功能2：分析已爬取到的论文信息，提取top10个热门领域或热门研究方向形成如关键字图谱之类直观的查看方式

内容概要：本文围绕“MATLAB基于Copula理论的多风电场风电预测误差时空相关性建模研究”展开，系统探讨了如何利用Copula理论构建多风电场预测误差在时间与空间维度上的联合概率分布模型。研究基于MATLAB平台，通过统计分析风电预测误差数据，选取适宜的Copula函数（如Gaussian Copula、t-Copula及阿基米德族Copula等）刻画多个风电场之间的非线性依赖结构，并实现联合分布建模与蒙特卡洛仿真。研究旨在提升风电功率预测的准确性，增强高比例可再生能源接入背景下电力系统调度的可靠性与稳定性。此外，文档还整合了大量MATLAB仿真案例，涵盖风光互补、储能优化、电力电子变换器建模等多个新能源系统应用场景，充分展示了Copula方法在处理新能源出力不确定性建模中的强大能力与广阔前景。适合人群：具备扎实的概率统计基础和电力系统专业知识，从事新能源发电预测、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等相关领域的硕士生、博士生、科研人员及工程技术人员。使用场景及目标：① 构建多风电场预测误差的高维联合概率分布模型，精确捕捉其时空相关性特征；② 分析风电出力在不同地理位置和时间尺度上的依赖结构，为系统可靠性分析提供依据；③ 提升含大规模风电接入的电力系统在风险评估、优化调度及备用容量配置方面的性能；④ 为风光储一体化系统提供精细化的不确定性建模技术支持，支撑协同优化与规划决策。阅读建议：此资源以MATLAB为工具，强调理论推导与代码实现的紧密结合，建议读者在掌握Copula理论基本原理（如边缘分布转换、Sklar定理、相关性度量等）的基础上，结合文中提供的完整代码实例进行复现与调试，尝试将模型应用于实际风电场数据，以深化对高维依赖结构建模技术的理解与应用能力。

内容概要：本文深入剖析了在 Codex CLI 终端智能体支持下，使用 Rust 编程语言的开发流畅度为何能超越 Python。文章指出，Rust 的强类型系统、编译期安全性保障以及精确的编译器错误提示，与 Codex CLI 的自动代码生成—编译校验—错误修复闭环机制高度契合，使得 AI 生成的代码能够快速迭代并一次性通过编译，避免了隐性 Bug 和人工调试成本。相比之下，Python 的动态性和宽松语法导致 AI 易产生幻觉，生成看似合理但实际存在隐患的代码，难以实现工程级闭环。此外，文章还揭示了 IDE 辅助编码与 CLI 主动代理之间的本质区别，并提供了基于 Codex CLI 的 Rust 高效开发工作流，强调在 AI 工程化时代，强约束语言将成为主流。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉 Rust 或 Python 语言，从事 AI 编码工具研究或工程实践的研发人员、AI 工具开发者及技术决策者。; 使用场景及目标：① 理解 AI 时代下编程语言选择的新逻辑；② 掌握如何利用 Codex CLI 实现 Rust 的自动化高效开发；③ 构建无需人工干预语法细节的 AI 驱动工程闭环流程；④ 提升项目交付稳定性与代码质量。; 阅读建议：此资源聚焦于 AI 与系统级语言协同工作的前沿实践，建议结合实际项目尝试文中提出的工作流，并重点关注编译器反馈驱动的迭代机制，以充分发挥 Rust 与 AI Agent 的协同优势。

内容概要：本文围绕模糊自整定PID控制系统的设计与仿真展开，重点研究四旋翼无人机在复杂飞行环境下的俯仰姿态保持控制问题。通过Matlab代码与Simulink仿真平台，构建了能够根据系统偏差实时调整PID参数的模糊PID控制器，有效提升了控制系统的动态响应速度、稳态精度与鲁棒性。文章不仅实现了基本的俯仰姿态稳定控制，还拓展至无人机轨迹跟踪任务，提供了与线性MPC、非线性NMPC、强化学习RL及混合MPC-RL等多种先进控制策略的对比分析框架，为非线性、强耦合、时变系统的自适应控制研究提供了完整的仿真验证平台。; 适合人群：具备自动控制理论基础、熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事无人机控制、智能控制算法研究、非线性系统控制或自动化相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 实现四旋翼无人机高精度的俯仰姿态稳定控制，提升其在扰动环境下的飞行稳定性；② 对比分析模糊PID与MPC、强化学习等现代控制策略在轨迹跟踪任务中的控制性能与适应性差异；③ 构建非线性系统的自适应控制仿真平台，为新型智能控制算法的开发与验证提供技术支持；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解模糊规则库设计、隶属度函数选取及PID参数在线整定机制，并尝试在不同初始条件、外部扰动或噪声环境下测试控制器性能，进一步优化模糊推理策略与控制参数，以深化对智能控制算法设计与工程实现的理解。

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