MachineGuard机房捍卫者——beta冲刺Day1

机房捍卫者队 团队 2023-06-02 22:34:15
这个作业属于哪个课程2023软工W班
这个作业要求在哪里https://bbs.csdn.net/topics/615412167
团队名称Machine Guard
这个作业的目标记录day1的冲刺工作内容
其他参考文献

目录

  • SCRUM部分
  • 今日工作汇总表
  • 代码签入和测试截图
  • 会议照片
  • PM报告
  • 总结任务量
  • 燃尽图
  • 任务总量变化
  • 程序或模块运行

SCRUM部分

今日工作汇总表

学号今日工作进展存在的问题明日安排
222000322后端接口规范调整暂无数据库表字段添加,业务中设计到的接口一并适配
222000231优化代码结构,为接口调整做准备代码结构如何调整进行了一些讨论,意见存在一些分歧协助负责机房和设备的同学调整机房和设备组的接口
222000310日志的css调整暂无日志增加一个日期筛选器和搜索框
222000317MySQL新增日志和抓拍记录相关联的表mp_log_picture第一次用workbench建表和导入新的表,还比较生疏设计获取抓拍照片的接口和业务逻辑
222000309优化测试文档暂无对后端完成修改的接口进行测试
222000234优化统计部分页面样式暂无统计功能完善
222000321cv功能初步实现并接入摄像头cv接口限制不能用自定端口cv-后端接入上线
222000320博客撰写暂无博客撰写

代码签入和测试截图

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会议照片

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PM报告

总结任务量

任务检查点(Checkpoint)计数
实现基于CV的监控自动抓拍和警报触发5
实现基于ML的温度预测4
完善前端输入逻辑,保证正确反馈错误信息给用户,实现前后端数据双重验证2
完善通知逻辑,实现用户可实时接收到重要警报信息3
自由化机房模型,使得设备可以被自由增添、放置在机房的任意位置,其设备的形状大小等也可发生改变6
精化建模,增加贴图等加强仿真的视觉效果2
为日志等模块增加更加丰富的筛选器2
总计24
已完成2.5
未完成21.5

燃尽图

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任务总量变化

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程序或模块运行

  • 实现目标检测模型,接入网络摄像头

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  • 增加

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...全文
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内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题“SEM广告投放策略优化”展开研究,基于某互联网公司2025年约142万元的搜索引擎营销(SEM)投放数据,构建了从诊断、分类、优化到鲁棒决策的完整建模框架。研究首先通过多维度指标体系与对数线性假日效应回归模型分析投放效益的时间规律与结构性问题;继而提出成本—效益二维归一化分类方法,将关键词科学划分为黄金词、重点词、潜力词、问题词与无效词五类;在此基础上建立0-1整数规划模型,结合贪心算法与拉格朗日对偶定价求解预算约束下的最优投放策略;最后引入条件风险价值(CVaR)框架应对竞价与转化的不确定性,实现鲁棒优化。实证结果表明,优化策略显著降低单位注册成本,提升预算使用效率与展位质量。; 适合人群:具备数据分析与数学建模基础,对运筹优化、市场营销量化分析感兴趣的高校学生、数据分析师及互联网广告从业者。; 使用场景及目标:①应用于企业SEM广告投放策略的优化,实现预算约束下的转化最大化;②作为数学建模竞赛的参考案例,学习如何将实际商业问题转化为数学模型并求解;③掌握关键词分类、整数规划、鲁棒优化等方法在真实场景中的综合应用。; 阅读建议:此资源不仅提供了完整的建模思路与算法实现,还包含详细的策略对比与稳健性分析。读者应在理解模型原理的基础上,结合所提供的代码与数据进行复现与调试,重点关注分类逻辑、优化模型构建及不确定性处理方法,以深入掌握从问题分析到决策落地的全过程。
内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题“时频冲突检测与消解”展开,旨在通过提供数学建模、代码实现与论文写作的完整资源,帮助参赛学生系统性地解决时频冲突问题。文档不仅涵盖该赛题的技术背景与建模范式,还拓展至SEM广告投放、无线电干扰源定位、微网电力调控等相关赛题的建模思路与求解方法,强调数据分析、优化算法与模型鲁棒性的综合应用。文中整合了灰狼优化、粒子群算法、LSTM-Attention等多种智能算法在实际工程问题中的建模实践,并配套提供MATLAB/Python代码支持,便于读者复现、验证与拓展研究成果。资源体系注重从问题分析、模型构建到算法实现与结果可视化的全流程技术贯通,助力提升建模实战能力。; 适合人群:全国大学生数学建模竞赛参赛者,具备一定数学建模、编程基础(MATLAB/Python)和优化理论知识的本科或研究生层次学生。; 使用场景及目标:①辅助完成数学建模竞赛中的问题分析、模型构建与算法实现;②学习如何将智能优化算法与实际工程问题(如信号冲突、广告投放、电力调度)相结合;③掌握从数据处理、模型求解到结果可视化的全流程技术路径; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源(代码、论文模板、参考文献)同步学习,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,优先掌握某一类问题的完整解决方案后再横向拓展至其他赛题,以提升综合建模能力。

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