Teamwork 5th —— Test && Publish ~ alpha

李方洋 2023-05-12 16:52:10

目录

  • 0. 写在前面
  • 1.Alpha版本测试报告
  • 1.1BUG说明
  • 1.1.1bug数量
  • 1.1.2修复的bug
  • 1.1.3没有能力修复,将来也不打算修复
  • 1.1.4这个bug的确应该修复,但是没有时间在这个版本修复,延迟到下一个版本修复
  • 1.2场景测试
  • 1.2.1预期不同的用户会怎样使用软件?
  • 1.2.2用户有什么需求和目标?
  • 1.2.3出口条件
  • 2.Alpha版本发布说明
  • 2.1列出版本的功能
  • 2.2对运行环境的要求
  • 2.3安装方法
  • 2.4描述系统已知的问题和限制
  • 2.5软件的发布方式以及发布地址

0. 写在前面

这个作业属于那个课程广工2023软件工程课程
这个作业要求在哪里团队作业5——测试与发布(Alpha版本)
这个作业的目标Alpha版本测试报告,版本发布说明
gitcode仓库地址

1.Alpha版本测试报告

1.1BUG说明

1.1.1bug数量

6

1.1.2修复的bug

游戏结束后可以重新开始,而不是只能退出
修复了登录和注册界面

1.1.3没有能力修复,将来也不打算修复

网络延迟导致卡顿而影响玩家
在联网游戏时因为网络不佳出现的操作丢失

1.1.4这个bug的确应该修复,但是没有时间在这个版本修复,延迟到下一个版本修复

暂无输入IP地址和端口的界面
进行本地化数据保存时出现崩溃

1.2场景测试

1.2.1预期不同的用户会怎样使用软件?

  • 对于希望独自游玩而无需使用云端保存成绩的用户,可以选择使用游客模式在本地游玩,如此进行游戏后成绩会保存直至下次游戏启动
  • 对于有联网保存自己成绩需求的用户,可以选择注册并登录自己的账号,在游戏结束成绩将被保存到服务器,方便以后查看
  • 对于想要与周边的朋友进行游戏竞技的用户,可以选择在能被互相发现的局域网中输入对方IP进行双人联机对战

1.2.2用户有什么需求和目标?

  • 游戏可以正常运行
  • 游玩时卡顿少
  • 兼容性高,在不同Windows设备上都能游玩

1.2.3出口条件

基本满足初始预设目标和用户需求

2.Alpha版本发布说明

2.1列出版本的功能

  • 注册账号
  • 用户登录
  • 联网保存成绩
  • 单人游玩
  • 双人对战

2.2对运行环境的要求

Windows 10及以上

2.3安装方法

在gitcode仓库上下载

2.4描述系统已知的问题和限制

  • 界面美观性不足
  • 本地保存成绩时有概率崩溃
  • 无法在游戏内直接启动双人对战

2.5软件的发布方式以及发布地址

gitcode仓库

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打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/bb4802fc03a0 在 VSCode 环境中构建开发平台及项目启动是至关重要的环节,对于开发者而言,熟练掌握这一环节能够显著提升开发工作的效率与成果。接下来,我们将详尽阐述如何构建 VSCode 开发环境并启动相关项目。 一、安装 Node.js 在着手构建 VSCode 开发环境之前,首要任务是安装 Node.js。Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时平台,主要应用于服务器端应用程序的开发。获取 Node.js 可以通过访问其官方网站下载安装包,并依照指示逐步完成安装流程。安装结束后,可在开始菜单中键入 cmd,随后输入 node -v 和 npm -v 以验证安装是否成功。 二、安装 Vue 引入 Vue 的目的是为了运用 Vue.js 框架进行 web 应用程序的开发。Vue.js 是一种渐进式的 JavaScript 框架,专门用于构建 web 应用程序。安装 Vue 可以借助 npm 或 cnpm 等工具实现。关键在于安装 Vue 的命令行界面(CLI)工具,并使用 Vue init 命令来创建全新的 Vue 项目。 三、设置环境变量 设置环境变量的目的是确保 Node.js 和 npm 工具能够正常运行。需要调整 PATH 变量,将 Node.js 的安装路径加入到 PATH 变量中。此外,还需安装 cnpm 工具,以提升 npm 的安装效率。同时,也要安装 Vue 的 CLI 工具,并对其进行环境变量的配置。 四、构建项目 构建项目涉及使用 Vue init 命令来创建新的 Vue 项目。需要打开 Terminal 菜单,选择 new...
内容概要:本文详细介绍了一种基于贝叶斯网络的短期电能负荷预测方法,特别关注电力系统中不确定性因素(如风电出力波动、负荷随机变化等)对预测精度的影响。通过构建贝叶斯网络模型,有效捕捉输入变量之间的概率依赖关系与联合分布特性,实现了在复杂不确定环境下更高精度的负荷预测。该方法结合Python编程语言完成算法实现,提供了完整的代码支持,便于复现与扩展。相较于传统点预测模型,该方法能够输出负荷的概率分布与置信区间,增强了预测结果的风险评估能力,适用于现代含高比例可再生能源的电力系统运行决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、概率统计理论背景以及Python编程能力的科研人员、高校研究生、能源领域工程师及从事智能电网、能源预测等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于短期电能负荷预测任务,尤其适用于风电、光伏等新能源接入场景下量化源-荷双重不确定性影响;②为微电网调度、电力市场出清、需求响应策略制定及电网安全稳定分析提供具备风险评估能力的负荷输入数据;③帮助研究人员深入理解贝叶斯网络在能源时序预测中的建模流程,包括结构学习、参数估计与概率推理等关键技术环节。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行动手实践,重点理解贝叶斯网络的构建过程与不确定性传播机制,可通过引入实际历史负荷与气象数据进行模型训练与验证,并与其他主流预测模型(如LSTM、GRU、XGBoost等)开展对比实验,以全面评估其在不同场景下的鲁棒性与优越性。

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