网络民工——Alpha冲刺Day1

网络民工 团队 2023-05-04 23:45:22
这个作业属于哪个课程2023年福大-软件工程实践W班
这个作业要求在哪里团队作业——站立式会议+alpha冲刺
团队名称网络民工
这个作业的目标Alpha冲刺Day1的站立式会议照片、项目燃尽图、项目进展图片、工作情况表格、Git截图
其他参考文献《构建之法》

目录

项目燃尽图

站立式会议照片

项目进展图片

工作情况表格

Git截图


项目燃尽图

 

 

站立式会议照片

 

 

项目进展图片

团队仓库的建立

 

代码规范的制定

 

完成数据管理器

 

 

工作情况表格

学号项目进展遇到的困难明天安排心得体会成果展示
222000314初步搭建了团队仓库的框架,学习相关unity技术unity环境的配置在网上搜集可用的素材及UI资源,继续学习相关unity 知识在团队项目开始前就应该做好详细的分工

 

222000311搭建测试场景,编写并测试角色移动代码,实现角色与地图方块的碰撞机制以及角色的左右移动
 
相关组件比如Rigidbody 2D使用比较陌生,难以定位问题所在继续编写角色移动代码遇到问题沉下心,才能有效地解决

 

222000312

刚刚了解了分工安排,进行了Unity的学习

知识积累薄弱,程序设计开发能力不足

安装配置相关环境,继续unity的学习

真正在团队中学习时才能发现自己与他人的差距有多大,听着别人侃侃而谈而自己只能嗯嗯有多尴尬

222000305完成道具系统、项目结构搭建、部分框架建立框架需要与项目进行一些配置,需要进行扩展完成部分UI设计在原型设计的时候就应该考虑到后续编程实现的可行性

 

222000315查找游戏素材资料,找到了一些比较合适的素材由于素材网站大多是外网,所以在访问和下载的时候都遇到了一点小问题(dddd),不过都解决了继续学习相关基础知识

222000306

安装了unity,找到一些游戏素材。

第一次安装unity和使用unity,还不太熟悉,unity一些配置还不太懂。

找游戏素材,搭建部分游戏底层框架。

对于制作游戏这个方面还是小白,一切都是从无到有的。就像配置unity,从刚开始的处处碰壁,到最后的解决问题,一切都会解决的。

 

222000422安装Unity加入项目创建Test1unity版本不同,项目同步失败,命名空间冲突导致程序bug更新完善Test1团队合作能提高效率工作
222000420配置统一的开发环境,导入项目到本地,创建实体类环境和版本不一致更新实体类团队任务需要大家共同努力

 

222000135学习相关unity基础技术学习相关unity基础技术对unity的使用还不够熟练在初步学习unity基础之后,将继续学习游戏开发技术学到了unity知识和基本概念

 

 

Git截图

 

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大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测方法,旨在通过结合多种先进深度学习模型的优势,提升在复杂工况下的预测精度与鲁棒性。该方法利用iTransformer捕捉长期时间序列中的全局依赖关系,通过BiGRU模型提取双向时序特征,最后引入KAN(Kernel Attention Network)增强非线性映射与关键特征的自适应加权能力,实现对轴承退化过程的精准建模。文中详细介绍了模型架构设计、训练流程及在公开数据集上的实验验证,结果表明该融合模型相比单一模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事设备故障诊断、工业大数据分析或智能运维相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或有相关项目经验的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统中,实现对滚动轴承等关键部件剩余寿命的精准预测;②为复杂时间序列回归任务提供多模型融合的设计思路与技术参考;③推动深度学习在智能制造与工业物联网领域的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Python代码实现部分,深入理解各子模型的接口设计与融合逻辑,重点关注特征融合机制与注意力权重的可视化分析,以便在实际项目中灵活调整与优化模型结构。
几何旋转和天线校准模式对GNSS相位缠绕的组合效应(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了几何旋转和天线校准模式对全球导航卫星系统(GNSS)相位缠绕的组合效应,并提供了基于Matlab的代码实现方案。相位缠绕是GNSS高精度定位中的重要误差源,受卫星与接收机相对几何关系及天线相位中心变化的共同影响。文章通过建模分析几何旋转与天线校准参数对相位缠绕的影响机制,探讨二者耦合作用下的修正方法,旨在提升GNSS数据处理的精度与可靠性。研究涵盖了理论建模、算法实现与仿真实验,结合Matlab工具进行数值模拟与结果可视化,验证了所提方法的有效性。; 适合人群:具备一定GNSS基础知识和Matlab编程能力的科研人员、研究生及从事高精度定位相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于GNSS高精度数据处理中相位缠绕误差的精确建模与修正;②支持地壳形变监测、精密授时、卫星定轨等对定位精度要求较高的应用场景;③为相关算法开发与教学研究提供可复现的代码实例。; 阅读建议:建议读者结合GNSS误差处理的相关理论,边运行代码边理解算法细节,重点关注几何旋转模型与天线校准参数的集成方式,并可通过修改参数进行敏感性分析以加深理解。

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