赤兔程序员——换组交接博客

赤兔程序员 团队 2023-05-23 15:09:20
这个作业属于哪个课程软件工程-23 年春季学期软件工程
这个作业要求在哪里团队作业—bate 冲刺+事后诸葛亮
这个作业的目标beta冲刺开始之前,为新成员磨合期,组长和新组员要合起来发布一篇团队博客
团队名称赤兔程序员
团队项目喵普喵谱
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目录

  • 一、新组员部分
  • 1.交接情况
  • 2.新组员计划
  • 3.感想和收获
  • 二、组长部分
  • 1.交接情况
  • 2.组员调整计划
  • 3.感想和收获

一、新组员部分

1.交接情况

  • 我原先所在的小组为“二道贩子队”,所使用的技术为Vue,在alpha冲刺中我负责小程序前端的开发。在本次换组中,已与原组员和组长沟通交流接下来beta版本的开发计划,准备投入到新团队的开发进展中。

2.新组员计划

  • 与新团队沟通交流beta版本的开发计划,融入新团队中,理清开发思路,完善开发过程,加入开发进度。
  • 由于在原团队和新团队都负责的是小程序前端的开发,所以一定程度上比较轻车熟路,交接过渡比较丝滑,在理清新团队的开发思路后,就能够接受开发任务,帮助新团队完善开发计划,完成开发任务。

3.感想和收获

更换团队,着实是一个新奇的体验,不仅要融入新团队,还要理清了解一个新的项目,但是完整接受下来,收获颇丰,不仅锻炼了适应能力,而且对于项目开发也有了新的心得体会。

二、组长部分

1.交接情况

  • 我们团队收获了一个新成员,不仅对于新队员是一个不小的挑战,而且对于我们整个团队都有一定的挑战,好在新成员的技术栈和原成员的技术栈几乎一致,这对我们来说是一件好事。新成员在一定时间内,阅读了解了我们团队的开发项目,很棒地融入了我们团队中,积极地等待新一轮beta版本开发计划地来临。

2.组员调整计划

我们小组需要加强前端的开发,这是alpha版本遗留下来的问题,我们将为新成员以及原前端组成员增加一定的开发任务,并且让部分后端成员协助前端部分项目的开展,对于新成员来说时间紧任务重,所以我们将使用以下措施帮助新成员融入团队,加速项目进展。

  • 在新组员与旧组员对接之后帮助新组员完成旧组员遗落的问题,且同时带新组员了解前端整体的架构,和编码规范,以及与新组员互相交流心得达到共同进步。
  • 分配新组员与原模块较为分离的功能部分,争取让新组员能够较快适应新环境。

3.感想和收获

在交换组员的过程中,我们团队在与新成员沟通交流团队项目的开展过程中重新理顺了项目的开展,对于beta版本需要完善的地方。解决的问题有了更清楚地认识。
此次交换组员,对大家来说都有一定的挑战,但我们都积极地去调整自身来适应变化,新组员地加入让我们团队注入了新鲜血液,血液的流动总是会引起新一轮的新陈代谢,相信我们团队能够在这一轮的beta冲刺中,对alpha冲刺的问题引以为戒,更加完善地开展beta冲刺。

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内容概要:本文提出一种名为“特征层SMOTE”的新方法,用于解决工业故障诊断中常见的类不平衡与类间重叠问题,特别是在燃气轮机故障诊断中的应用。该方法采用“先分离、后增强”的技术框架:首先利用深度孪生多头自注意力网络(DSMHSA)学习一个可分离的特征空间,通过对比损失使同类样本紧凑、异类样本分离;随后在此高质量特征空间中对少数类故障样本进行SMOTE数据增强;最后使用Softmax分类器完成故障分类。实验表明,该方法在真实燃气轮机数据集和机器人故障数据集上均显著优于多种经典过采样与不平衡学习方法,提升了故障召回率与整体平衡准确率。; 适合人群:从事故障诊断、工业大数据分析、不平衡学习研究的科研人员与工程师,具备一定深度学习与机器学习基础的研究者; 使用场景及目标:①解决工业场景中故障样本稀缺且与正常样本高度重叠的问题;②提升深度学习模型在极度不平衡数据下的诊断性能,实现高灵敏度的早期故障检测; 阅读建议:本文强调问题分解与可解释性设计,建议读者重点关注其“先分离、后增强”的思想、对比损失的作用机制以及特征空间可视化的验证方式,结合t-SNE结果与消融实验深入理解各模块贡献,并可将其范式迁移至其他时序信号分析与少样本故障诊断任务中。
内容概要:本文聚焦于三相不平衡配电网的静态与动态状态估计问题,提出并实现了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)及扩展无迹卡尔曼滤波(EUKF)等多种先进滤波算法的状态估计算法,依托Matlab平台完成系统建模、量测配置、算法设计与仿真实验全过程。研究重点解决了配电网在复杂运行条件下因三相不平衡导致的状态估计精度下降难题,通过对比不同滤波方法在动态响应速度、抗噪能力与估计稳定性方面的表现,显著提升了电网状态感知的准确性与时效性,具有较强的理论深度与工程应用价值。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的研究生、高校科研人员以及从事智能配电网、电力系统状态估计相关工作的工程技术专家。; 使用场景及目标:①为高校及科研机构开展配电网状态估计相关课题提供算法实现参考与仿真平台支持;②助力电力企业优化配电自动化系统中的状态估计模块,提升系统可观测性与运行可靠性;③作为新型滤波算法在实际电网动态监测中应用的可行性验证工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注不同滤波器在处理非线性、非高斯噪声及负荷突变场景下的性能差异,并可根据实际配电网拓扑结构对模型进行适配与拓展,进一步开展算法优化与工程化研究。

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