软件工程实践寒假作业

222000408黄一帆 2023-01-27 21:52:05
这个作业属于哪个课程<软件工程-23年春季学期>
这个作业要求在哪里<软件工程实践寒假作业>
这个作业的目标<准备工作、回首过去、立足当下、展望未来、学习路线>
其他参考文献《构建之法》

目录

  • 1.准备工作
  • 2.回首过去
  • 2.1 当初为什么选择软件工程这个专业?
  • 2.2 当初对软件工程这个专业的期待和想象是什么?
  • 2.3 当初希望自己是如何投入这个专业的学习的?曾经做过什么准备,或者立下过什么FLAG吗?
  • 3.立足当下
  • 4.展望未来
  • 4.1阅读《构建之法》,并阅读构建之法社区中前人提出的问题,选择5个及以上的问题写下思考。
  • 4.2 未来的职业规划
  • 4.3 对于软件工程实践课程的理解和期望
  • 5.学习路线
  • 5.1思维导图
  • 5.2学习路线

1.准备工作

我的仓库地址

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2.回首过去

2.1 当初为什么选择软件工程这个专业?

从小对程序有些兴趣,捣鼓ROOT开修改器,换过金山打字的文本文件。初中被忽悠参加了学校的信息奥赛班学C++,去过两次NOIP比赛。后来选专业时都传计算机类是热门专业,我本身对硬件没什么兴趣,于是很自然地选了软件工程。

2.2 当初对软件工程这个专业的期待和想象是什么?

当初认为写程序应该是挺轻松快乐的事情,并且程序员应该很清楚程序的运行情况,有种运筹帷幄的感觉,想象着跟学校课程学一阵应该就能进行简单自用程序的开发。

2.3 当初希望自己是如何投入这个专业的学习的?曾经做过什么准备,或者立下过什么FLAG吗?

希望能充分掌握课程内容,并且可以腾出时间和精力自学一些感兴趣的技术比如python爬虫。当时特意为一些课程准备了笔记本,除了数学物理,还记了一些常用编程指令,不过后来这些记指令的本子都荒废了,现在的方案就是用的时候上网查。刚入学不久有西二的学长来宣传,我和舍友也报名了,但是最终跟不上进度没能加入。

3.立足当下

个人简历
昵称hyf 芝士头像
出生年月2001.11
爱好电子游戏、音乐、小说
专业水平
编程语言C、C++、Java、C#、HTML、CSS、JavaScript、PHP、XML
技术框架Yii2
开发软件Dev-C++、Visual Studio Code、Visual Studio、Android Studio、Eclipse
累计代码量15k+行
项目经历
C++大整数类该项目使用C++实现一个存储长整数的类,支持四则运算和取模。该项目由我独立编写
工资管理系统该项目是使用Java和MySQL数据库开发的简易管理系统。员工登录后查看工资,管理员登录后可操作员工数据。我在项目中负责数据库设计,后端数据库连接和部分前端GUI设计
基于Yii2的博客系统该项目使用HTML、CSS、PHP等语言实现一个博客系统,结合Apache和phpMyAdmin数据库运行。
网站前后台分离,前台对用户展示文章,评论,标签等,还为用户提供了评论点赞功能。
网站后台为管理员提供修改文章,用户,审核评论等功能,并为管理员设置了不同角色用于区分不同管理员的权限。 该项目由我个人根据老师提供的教程自Yii2框架修改而成。

4.展望未来

4.1阅读《构建之法》,并阅读构建之法社区中前人提出的问题,选择5个及以上的问题写下思考。

Q1:软件的行为和用户的期望值不一样,就一定是 Bug 吗?

A1:书中写到"软件的行为和用户的期望值不一样,就叫做 Bug"。但我认为,用户角度和开发者角度是很不一样的,用户发现软件与期望不一致,但开发者认为软件运行正常时,观点的分歧就产生了。我的看法是偏向开发者的,即开发者认为程序运行逻辑出错的时候,才是程序的Bug,但开发者要重视用户的反馈,视情况调整程序。

Q2:单元测试中,测试用例是提前准备好的,还是看过代码后针对性编写的?

A2:我认同单元测试由最熟悉代码的作者写。测试用例应该是针对性编写的,但即使如此也不能保证100%正确,对答者提出的先准备一部分样例,然后根据具体的覆盖情况,结合源代码补充一部分样例我也认同,可以进一步提高测试结果的准确率。

Q3:对于一名工程师而言,究竟应该是更”专“一点好,还是更”广“一点好呢?

A3:我个人认为“广”一点好,如果掌握的知识比较广泛对团队协作能起到很好的协调作用,但一个团队的组成应是兼顾“广”和“专”,如果所有成员都没有深度的技术方向,在开发的时候就会遇到很多技术问题,如果所有成员都只专注一个方向,那各部分之间的协调组合应该会比较生疏。

Q4:注释(包括所有源代码)应只用ASCII字符,不要用中文或其他特殊字符,它们会极大地影响程序的可移植性?

A4:不完全同意,我认为应该视情况而定。比如小规模的课程作业,在成员不擅长英语并且使用编码统一时中文注释不影响项目的移植,但是如果参加的项目有广泛、持续地传递,维护,就要考虑到部分人员的编码问题,此时使用ASCII更为合理。

Q5:良性bug是否该被修复?

A5:应该被修复,虽然有流传“程序能跑就行”,“牵一发而动全身”的摆烂说法,但我现在认为开发者应该对程序有很强的掌握能力,bug可能影响到后续的开发,应尽快把程序修复成无bug的稳定状态。
对于问题中提到的玩家以bug发掘新玩法和不合理的读取过程,我认为开发者要关注用户体验,修改影响用户体验的部分,修复bug后也可以为用户制作新的模式。

4.2 未来的职业规划

目前的打算是争取校招,尽快参加开发积累经验,和最新,常用技术接轨。

4.3 对于软件工程实践课程的理解和期望

目前为止我和身边大部分同学都几乎没有比较正式,大型的开发经验,我的期望是通过本课程锻炼我的开发能力和协作能力,为将来打下基础。经查阅我发现.net方向竞争相对少,而且C#,C++比较多地在游戏开发中使用,所以我希望能学习这方面的内容。

5.学习路线

5.1思维导图

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5.2学习路线

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GreyZeng 2023-02-07
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bug可能影响到后续的开发,应尽快把程序修复成无bug的稳定状态。

一个相对复杂的软件,可以做到无bug么?

222000408黄一帆 2023-02-09
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@GreyZeng 现实情况很难做到,所以发现bug要积极查明原因并尝试修复
Mingjian_Fu 2023-01-29
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#即开发者认为程序运行逻辑出错的时候,才是程序的Bug,但开发者要重视用户的反馈,视情况调整程序。# 作为一款商用软件,作为开发者我们有义务对用户反馈的bug进行复现和排查,因为开发者往往会因为对于行业知识的盲点而忽略了用户的需求,你觉得呢?
222000408黄一帆 2023-01-30
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@Mingjian_Fu 是的,开发者应该保持和用户的沟通以充分了解用户需求,并对软件进行维护和更新。
Mingjian_Fu 2023-01-30
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@222000408黄一帆 那么你还认为用户反馈的bug不算吗?
222000408黄一帆 2023-01-31
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@Mingjian_Fu 不认为了,从用户的角度软件不符合期望的行为正是需要开发者去修复的bug。
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,提出一种融合Transformer架构与基函数映射机制的深度学习方法,旨在提升锂电池SOC估计的精度与鲁棒性。该方法采用PyTorch框架实现,通过构建轻量化Basisformer网络,对电池运行过程中采集的电压、电流、温度等多维时序数据进行高效建模,充分挖掘数据中的长期依赖关系与非线性动态特征,从而实现高精度的端到端SOC预测。文中系统阐述了模型的设计原理、网络结构细节、训练优化策略及实验验证流程,并在公开电池数据集上开展对比实验,结果表明该方法在预测准确性、收敛速度和泛化能力方面均优于传统的LSTM、CNN-LSTM及标准Transformer模型。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,从事电池管理系统、新能源汽车、储能系统或时间序列预测相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于锂电池健康状态监控与剩余电量精确估计,提升电动汽车与储能系统的安全性与能效管理水平;②为深度学习在工业级时序预测任务中的【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)落地提供可复现的技术方案与优化思路;③作为基于注意力机制的电池状态预测研究的入门与进阶参考资料。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码实践操作,深入理解Basisformer中基函数编码与注意力机制的融合设计,同时可尝试在不同电池工况数据上迁移验证,进一步掌握模型调参与性能优化技巧。
内容概要:本文系统阐述了基于麻雀搜索算法(SSA)的无人机三维路径规划方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法采用一种新兴的群体智能优化算法——麻雀搜索算法,针对复杂三维环境(如城市、山地等)中的无人机飞行任务,构建多目标优化模型,综合考虑路径长度、飞行高度变化、威胁规避能力及转弯角度成本等因素,以实现安全、高效、低能耗的最优路径搜索。文中不仅详细介绍了SSA算法的原理及其在路径规划中的具体应用流程,还通过与其他主流智能算法(如灰狼优化GWO、粒子群PSO、鲸鱼优化WOA等)进行对比实验,验证了SSA在收敛速度、寻优精度和鲁棒性方面的优越性能。该资源属于一系列智能优化算法在无人机路径规划中应用的研究成果之一,配套仿真模型与可运行代码,便于科研复现与教学实践。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉智能优化算法基本原理,从事无人机路径规划、智能控制、群体智能或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 在复杂三维地形或城市环境中规划无人机的安全飞行路径;② 对比分析麻雀搜索算法与其他智能优化算法(如PSO、GWO、WOA等)在路径规划任务中的性能差异;③ 实现兼顾路径最短、能耗最低、安全性最高的多目标无人机航迹优化。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,深入理解目标函数设计、环境建模、约束处理及算法参数调优等关键环节,可进一步拓展至动态障碍物避障、多无人机协同路径规划等更复杂的应用场景。

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