团队作业6——复审与事后分析

张荣跃 2022-11-23 15:28:49

截止时间:2022-11-30 23:59:59

评分基准:

  • 按时交 - 有分,检查的项目内容为后文的两个方面
    • Alpha阶段项目复审(单独一篇博客)
    • 事后诸葛亮分析报告(单独一篇博客)
  • 晚交 - 0分
  • 迟交一周以上 - 倒扣本次作业分数
  • 抄袭 - 倒扣本次作业分数

Alpha阶段项目复审

每个复审人看本班级其余团队发布的项目,以及代码质量,实际测试结果, 决定名次(没有并列),说明项目的优点和缺点分析(不少于 140 字)

  • 谁来做复审人:每个团队选一个本团队的代表
    • 团队博客列出团队的排名(没有并列),和对这些团队的点评(不包括本团队)
  • 复审人看什么:
    • 软件的质量:解决原计划解决的问题了么,软件运行质量如何?用户有多少,用户反馈如何?
    • 软件工程的质量:代码在哪里? 代码能在新的机器上构建成功么? 代码可维护性如何?每日构建有么?
    • 项目如何管理的?燃尽图反映真实状态么?
  • 复审怎么做:
    • 通过看博客和代码,博客评论交流的方式平均并排名次。 大家都是学过软件工程,做过项目的人了,评论要有点专业性,不能光谈感性认识 (这个小组做的App 看起来还可以...), 而是要点评这个产品和软件工程相关的地方,书上提到下面的公式:
      • 软件 = 程序 + 软件工程
      • 软件(的质量) = 程序(的质量)+ 软件工程(的质量)
      • 我们要好好测试一下程序的质量,给出明确的,定量的评定。同时我们要观察这个小组软件工程的质量(通过他们的每日例会,燃尽图,以及其它博客)点评他们项目的目标实现了么?项目的风险是如何应对的?找到用户的痛点并解决了么? 对主要和次要的需求是如何取舍的?如果换成我来领导这个小组,我会做什么不一样的事情?

小组的名字和链接

优点

缺点,bug报告
(至少140字)

最终名次
(无并列)

team 1

...

程序有什么具体的bug?
项目的目标实现了么?
项目的风险是如何应对的?
找到用户的痛点并解决了么?
对主要和次要的需求是如何取舍的?
源代码管理如何?
如果换成我来领导这个小组,我会做什么不一样的事情?

 

team 2

...

...

 

事后诸葛亮分析

请各小组在Deadline之前,召开事后诸葛亮会议,发布一篇事后分析报告。

  1. 总结的提纲内容,请参照《构建之法》15章内容:
  2. 项目管理之事后诸葛亮会议:http://www.cnblogs.com/xinz/archive/2011/11/20/2256310.html
  3. 博客要附上全组讨论的照片。
  4. 团队成员在Alpha阶段的角色和具体贡献:

名字

角色

团队贡献分

可验证的贡献

马小哥

PM

 

推广活动

牛大哥

Dev

 

多少注释

板砖哥

Test

 

被修复了

…

 

 

 

  • 请参照每个团队个人贡献分的制定,给出每个人的团队贡献分,要求每个人的贡献分不一样。

参考实例

 

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SoftwareTeacher 2022-11-25
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加油,交付优质的作业!

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 自动驾驶是当前科技界高度关注的研究方向,其研究范畴涵盖了人工智能、计算机视觉、机器学习以及传感器融合等多个重要学科。这份题为"自动驾驶论文"的资料,无疑为人们提供了一个深入了解这一复杂系统的机会。以下是基于其标题和描述所呈现的一些关键知识点的详细阐述: 1. **自动驾驶技术**:自动驾驶指的是车辆在无需人类驾驶员参与的情况下,借助各类传感器和智能算法来感知周围环境,制定行驶路线,并执行驾驶行为。这种技术的核心宗旨在于提升交通安全性、缓解交通压力,并改善出行体验。 2. **Python编程语言**:Python是一种在数据处理和科学计算领域得到广泛应用的高级编程语言,由于其语法简洁且拥有丰富的库支持,经常被应用于自动驾驶领域的数据处理、模型构建和系统集成。 3. **源代码分析**:论文中提供的源代码可能包含了自动驾驶算法的实现细节,可能涵盖环境感知模块(包括图像处理、激光雷达数据解读)、决策模块(涉及路径规划、行为分析)、控制模块(涵盖车辆动力学建模、控制策略设计)等,这些代码可作为学习和研究自动驾驶算法的实践范例。 4. **计算机视觉**:自动驾驶系统中的计算机视觉技术主要用于识别道路标识、行人、其他车辆等,这通常涉及图像分类、目标识别和语义分割等任务,常见的技术包括卷积神经网络(CNN)、区域提议网络(RPN)、YOLO、Faster R-CNN等。 5. **机器学习**:机器学习是自动驾驶技术的核心,用于训练模型以理解和预测复杂的驾驶情境。深度学习,特别是深度强化学习,在决策制定和控制策略方面已取得显著进展。 6. **传感器融合**:自动驾驶汽车通常装备多种传...
内容概要:本文提出了一种改进的多旋翼无人机动态模拟的模块化仿真环境,基于Matlab/Simulink平台实现。该仿真环境通过模块化设计,集成了无人机的气动模型、动力系统模型、传感器模型及控制算法等多个关键子系统,能够精确模拟多旋翼无人机在复杂飞行条件下的动态响应特性。系统改进之处在于增强了模型的真实性和可扩展性,优化了仿真计算效率,并支持硬件在环(HIL)测试,便于控制算法的快速原型验证与迭代开发。该环境不仅可用于无人机飞控算法的设计与验证,也可服务于飞行器性能评估、故障诊断与容错控制等研究。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的高校研究生、科研机构研究人员及无人机相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多旋翼无人机飞行动力学建模与仿真分析;②支持先进飞行控制算法(如PID、LQR、MPC、自适应控制等)的开发与验证;③作为教学工具帮助学生理解无人机系统构成与控制原理;④为无人机产品开发提供前期仿真测试平台,降低实飞风险与研发成本。; 阅读建议:建议读者结合Matlab/Simulink环境动手实践,逐步搭建并调试各个模块,重点关注各子系统间的接口关系与数据交互逻辑。同时可参考文中提供的仿真案例,深入理解参数设置对系统动态性能的影响,进而开展个性化功能扩展与算法创新。

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