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Followers——Beta冲刺Day5

Followers_ 团队 2022-06-09 23:56:22
这个作业属于哪个课程2022福大-软件工程、实践W班
这个作业要求在哪里团队作业——beta冲刺+事后诸葛亮
这个作业的目标Day5记录
其它参考文献CSDN、《构建之法》

目录

  • PM报告
  • 一、项目燃尽图
  • 二、工作量总结
  • 三、任务总量变化
  • 四、项目程序的运行
  • SCRUM部分
  • 一、站立式会议
  • 二、每日进展

PM报告

一、项目燃尽图

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二、工作量总结

总任务量:68;目前已完成任务量:38;剩余任务量:30。

三、任务总量变化

理想剩余任务:31.6,实际剩余任务量:30。

四、项目程序的运行

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SCRUM部分

一、站立式会议

会议内容:

  1. 遇到的问题和困难
  2. 解决方法
  3. 明日安排

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二、每日进展

051904112:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:完成日活的按小时详细统计
  • 存在的问题/遇到的困难:无
  • 从现在到明天站立式会议的安排:完成日活统计数据的整合
  • 心得体会:继续冲刺
  • 成果:

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img


221900214:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:完成了文章以及评论日活量的统计
  • 存在的问题/遇到的困难:无
  • 从现在到明天站立式会议的安排:修改前台我的页面相关接口
  • 心得体会:多学
  • 成果:

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img


221900225:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:删除评论功能,举报拉黑(未对接接口)
  • 存在的问题/遇到的困难:无
  • 从现在到明天站立式会议的安排:对接接口,修改bug
  • 心得体会:加油
  • 成果:

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img


221900305:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:测试了前端路线推荐功能
  • 存在的问题/遇到的困难:暂无
  • 从现在到明天站立式会议的安排:协助前端修改bug和设计界面
  • 心得体会:β冲刺加油
  •  成果:

img


221900309:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:增加校内常用地址定位
  • 存在的问题/遇到的困难:暂时没有
  • 从现在到明天站立式会议的安排:完善地图功能细节
  • 心得体会:坚持就是胜利
  • 成果:

img


221900325:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:收集了相关资料
  • 存在的问题/遇到的困难:无
  • 从现在到明天站立式会议的安排:协助前端进行测试
  • 心得体会:继续努力
  • 成果:

img


221900331:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:组织召开Day5站立式会议,撰写Day5冲刺随笔,用户调查报告的问题设置
  • 存在的问题/遇到的困难:无
  • 从现在到明天站立式会议的安排:组织召开Day6站立式会议,撰写Day6冲刺随笔,答辩ppt制作
  • 心得体会:如何针对不同的app设计问题需要多思考
  • 成果:

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img


221900334:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:完成获取帖子接口、标签筛选接口的测试
  • 存在的问题/遇到的困难:暂时没有
  • 从现在到明天站立式会议的安排:进行发帖、评论接口测试
  • 心得体会:坚持就是胜利
  • 成果:

img

img


221900413:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:实现地图页面导航路线
  • 存在的问题/遇到的困难:无
  • 从现在到明天站立式会议的安排:继续完善页面相关功能
  • 心得体会:加油,冲
  • 成果:

img

img

img


221900424:

  • 从昨天站立式会议到现在的进展:文章相关接口对接
  • 存在的问题/遇到的困难:接口对接问题
  • 从现在到明天站立式会议的安排:完成评论接口对接以及部分动态数据对接
  • 心得体会:加油
  • 成果:

img

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波

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