2022秋软工实践5:团队作业2-课程总结

222000107邓宇凡 2023-01-08 23:54:59
这个作业属于哪个课程软件工程A
这个作业要求在哪里2022秋软工实践5:团队作业2-项目Beta测试答辩&课程总结
团队名称01-Valyria
学号222000107
Video demo链接demo
Github链接数据中心, 前端, 模拟器

课程总结

总结与收获

个人编程

最重要的一点是:面向对象编程。次重要的一点是:自顶向下编程。

面向对象编程要求的是程序员不能按面向过程的思想编写,否则会构成极大的重构成本以及测试成本。

自顶向下编程要求的是:先搭建大体框架,不管细节。把框架搭建出来有一个对项目的整体认知后,再由浅入深,逐步深入,编写细节的实现。在实践过程中,经常按面向过程的思想从头写到尾,导致分不清主次。

团队项目实践

首先一个:需求分析非常重要。第二点:团队沟通尽量不要使用即时通讯软件,直接线下交流,不然使用 git 等工具。

需求分析花多少时间都无所谓,时间越长越细致越好。一旦需求分析做好,等到项目开始开发重构和修改成本就非常高。

技术与工具

git

git 是非常重要的一个部分,但大多数人仅仅把 git 理解成传文件的组件,事实上 git 更是很强大的团队协作开发工具。

理解到这一点,其实根本不需要利用任何即时通讯软件进行团队交流。

在 github 或 gitea 上都有 issue 之类的功能,利用这些功能进行交流效率极高。

这个是非常重要的一个部分,每一个成员都应该掌握。

Gitea

私有代码仓库。

开源且比 github 更自由。

Drone CI

配置好后只需要 git push 即可。

全自动部署 + 冒烟测试真的很酷!

mdbook

一款 Rust 编写的轻量文档构件工具。

文档构建的利器。

Stack OverFlow

这不是一个技术,但是比技术更有用。

所有技术难题基本都能在上边找到答案。

要感谢的人

我们组内的程宇翔同学,基本上什么都会,教了我很多技术。

还有吴泽凯同学,让我理解什么是软件工程。

还有很多人,不一一列举了。

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智能网联汽车未来十年最值得期待的风口。综合叠加了电动汽车替代传统燃油汽车、自动驾驶辅助甚至替代人工驾驶、传统汽车座舱升级智能座舱、整车和零部件乃至产业链的国产自主可控化等发展趋势。AI、IoT、云计算、大数据、芯片和半导体、操作系统、5G等国家重点发展的“硬科技”,都和智能网联汽车有很紧密的关系。所以除了传统车企外,涌现了“蔚小理”这样的造车新势力,引入了Tesla这样的鲶鱼,又吸引了华为、百度、大疆、小米这样的中国高科技以及互联网巨头。智能网联汽车相较于传统汽车来说,最大的变化是:整车的核心技术和竞争点从机械技术转向了计算机技术。所以从车企到tire1等汽车产业链上下游,都将注意力转向了“车载计算机及其相关技术”的研究和实践。域控制器、hypervisor、车载以太网、SOME/IP、DoIP、SOA、AGL和QNX、OTA、C-V2X、AutoSAR CP和AP、ROS、SLAM、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、深度相机、传感器前融合后融合、ADAS、AR-HUD、智能驾驶算法、算力平台、英伟达Xavier和Orin、高通骁龙8155和Ride、华为MDC、地平线征程3和征程5、MobileEye EyeQ5、TI TDA4、 NXP S32G等等,以上列出了一些关心汽车行业的人经常会看到听到的“关键词”。这些都是实现智能网联汽车所需要的关键技术,也是汽车行业工作者形成行业竞争力,试图去理解和分析行业发展趋势的关键技术底蕴。但是客观上智能网联汽车涉及到的技术杂、学科多、内容深,而且本身这些技术都在快速发展演变,这就造成了学习困难、不成体系。这对于传统汽车行业的“老人”,以及有兴趣进入智能汽车行业的“新人”来说,都是很大的障碍和挑战,急需解决方案。本训练营及课程体系就是为解决这个问题。我们将通过系统化的课程,全面覆盖智能网联汽车的“车端”新技术(就是前段中列出的那些关键词),控制深度深入浅出的讲解相关原理和概念、分析相关技术发展趋势。最终目标是希望大家有一定深度的理解智能网联汽车的原理和相关技术,能从整体上认知智能网联汽车这个产品,具备行业趋势的分析研判能力,具备行业上下游之间或者模块与模块之间的沟通能力,帮助大家在智能网联汽车获取核心竞争力,助力个人发展。

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