2022秋软工实践5:课程总结

chen_ :) chen_ :) 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区
这个作业属于哪个课程https://bbs.csdn.net/forums/ssynkqtd
这个作业要求在哪里https://bbs.csdn.net/topics/611217765
团队名称IK组
学号032002513
Video demohttps://www.bilibili.com/video/BV1524y1e7fh/?vd_source=fcdb5d4240207a457e541ea450ea5a9b
Github链接1 https://github.com/titiac/gospel 2 https://github.com/omitempty/gospel-frontend 3 https://github.com/henhuidadaimaderen/Gospel_WebManagement

一、结队编程

  • 在结队编程作业的过程中,主要学习了敏捷软件开发的方法,即两个程序员在一个计算机上共同工作。一个人输入代码,而另一个人审查他输入的每一行代码。输入代码的人称作驾驶员,审查代码的人称作观察员(或导航员)。两个程序员经常互换角色。
  • 在结对编程中,观察员同时考虑工作的战略性方向,提出改进的意见,或将来可能出现的问题以便处理。这样使得驾驶者可以集中全部注意力在完成当前任务的“战术”方面。观察员当作安全网和指南。结对编程对开发程序有很多好处。比如增加纪律性,写出更好的代码等。

项目介绍

  • 主要使用了 HTML、CSS、JavaScript等前端开发工具,实现了Web端的拳皇小游戏

在这里插入图片描述

总结

  • 之前缺乏项目开发的经验,一开始入手前端还是一头雾水,不过在结队编程的过程当中不断的和队友一起交流、一起debug,这样的学习效率还是蛮高的,编程能力也得到了提升。

作业链接

代码链接:https://github.com/bei-bei12/KOF
演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1xe4y1279g/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=f812227a95b4ace14a950c290f1ea1c8

二、团队项目

  • 在团队编程的过程中,我主要负责的部分有logo设计、ppt制作。以及其他的一些杂活,由于自身前后端技术不够扎实,在编写程序上所做的事微乎其微,不过也跟这团队将整个流程粗略地走了一趟,还算是有对于软件工程的体验。

技术与工具

  • Github
    通过建立远程仓库,添加协作者,建立分支等方式进行协作开发。
  • SpringBoot
    后端框架
  • OpenGuass
    华为OpenGuass数据库

总结

  • 合理的分工以及团队的协助。在团队编程的过程要里要多沟通、多交流,多发表意见,一起分析优化。
  • 要有持之以恒的心态。一开始学习SpringBoot框架时,发现要学习了解的知识很多很杂,没有一个清晰的思路,并非想象之中的简单。但坚持学习理解之后,发现大部分问题和困难的主要还是自己自己对已学知识点掌握的不够到位导致的,牢实基础之后,发现整个脉络就明朗了。
  • 遇到不会的问题要多去请教他人。一开始跟着网上视频课程敲代码,可是当要自己动手写的时候发现一头雾水,完全没有理解,导致一直有bug,后来请教厉害的同学之后,发现自己对于代码有了更深刻的理解,有能力自己去解决问题了。
...全文

相关推荐

MATLABSimulink模拟及会议论文,关于具备自动温度控制和能耗分析的智能太阳能热水系统。.zip

1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

海神之光

完美复现基于自适应虚拟谐波阬的光储VSG并网电流谐波抑制模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕基于自适应虚拟谐波阬的光储VSG并网电流谐波抑制模型展开研究,提出了一种结合虚拟同步发电机(VSG)控制与自适应虚拟谐波阬技术的谐波治理方案,旨在有效应对光伏发电与储能系统并网过程中产生的特定次谐波问题。通过在Simulink中构建完整的系统仿真模型,详细实现了VSG的惯量阻尼控制、功率环调控以及自适应谐波阬的频率识别与阻抗重塑机制,能够动态跟踪并抑制并网电流中的谐波成分,从而提升电能质量和系统并网稳定性。文章深入剖析了控制器结构设计、关键参数整定方法及谐波抑制效果的仿真验证过程,充分验证了该方法在复杂工况下的有效性、鲁棒性与工程应用潜力。; 适合人群:具备电力电子、新能源并网、电力系统分析等相关专业知识背景的科研人员与工程技术人员,尤其适用于熟悉Simulink仿真环境、掌握基本控制理论与信号处理技术的研究生、高校教师及企业研发人员。; 使用场景及目标:①应用于光伏-储能联合系统的并网逆变器控制设计;②用于提升VSG并网系统的电能质量与抗扰动能力;③为高比例新能源接入场景下的谐波分析与主动抑制策略提供仿真验证平台与技术支撑;④辅助开展新型电力系统中电能质量治理相关的教学与科研工作。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型文件进行同步仿真操作,重点理解VSG控制架构与自适应虚拟谐波阬模块的耦合关系,关注谐波检测、频率自适应调整与复矢量控制的实现细节,并可通过改变负载条件或电网阻抗参数进行多工况测试,以深入掌握系统的动态响应特性与控制性能边界。

@橘柑橙柠桔柚

机械三维3D设计图-食品皮带机输送除尘消毒设备.zip

机械三维3D设计图-食品皮带机输送除尘消毒设备.zip

ZL4120505

机械三维3D设计图-膜厚测定自动搬送设备.zip

机械三维3D设计图-膜厚测定自动搬送设备.zip

ZL4120505

负荷预测基于LSTM-Attention、蜣螂优化DBO-LSTM-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)

内容概要:本文围绕基于LSTM-Attention与蜣螂优化算法(DBO)改进的LSTM-Attention模型在电力负荷预测中的应用展开研究,采用Python代码实现。研究结合长短期记忆网络(LSTM)对时间序列长期依赖关系的建模能力与注意力机制(Attention)对关键时间步特征的加权聚焦能力,构建基础预测模型,并引入新型群智能优化算法——蜣螂优化算法(DBO),用于自动寻优模型超参数,有效提升模型收敛速度与预测精度。文中详述了模型架构设计、优化流程集成及实验验证过程,通过对比实验证明该混合模型在负荷预测任务中相较传统方法具有更强的非线性拟合能力和更高的预测准确性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事电力系统分析、能源管理或相关领域研究的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于短期或中期电力负荷预测任务,提高电网调度的科学性与经济性;②为深度学习与智能优化算法在能源领域的融合应用提供实践案例,促进模型性能优化与实际部署。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解LSTM-Attention模型的构建细节与DBO优化流程,建议在实际数据集上复现实验,进一步掌握参数调优技巧与模型评估方法。

欢多天天写代码
评论 1
收藏 已收藏
分享
返回顶部