MachineGuard机房捍卫者——beta冲刺Day4

机房捍卫者队 团队 2023-06-02 22:44:45
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day4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完善代码结构;优化业务处理逻辑准备研究一下短信通知功能开始进行通知功能的设计
222000231优化项目结构,删除冗余代码测试相关工作开始
2220003101.完成全部日期筛选功能 2.对接接口对于框架底层实现原理的不熟悉,导致想要自定义化功能时需要花费大量时完成模糊搜索对接
222000317完善权限控制。完善异常处理。log-picture相关代码结构的优化
222000309使用Apifox进行部分新增接口测试对项目结构和新增接口参数设置不熟悉整理测试报告
222000234统计界面响应式设计完善继续完善页面
222000321模型构建器修改完成,对模型界面容器进行修改,来满足自由化的需要如何在不复杂化代码的情况下加入对模型更加自由化的调整方法需要继续研究。完成机房和设备的相关界面的修改
222000320博客撰写博客撰写

代码签入和测试截图

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会议照片

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【注:部分成员因疫情隔离不能线下参加,相关内容已经现在腾讯会议中讨论和告知。】

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7
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25
已完成13
未完成12

燃尽图

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任务总量变化

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程序或模块运行

  • 完成日期筛选器全部功能

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  • 模型界面容器修改

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内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其需求响应策略的优化展开研究,利用Matlab进行代码实现与仿真分析。研究聚焦于冰蓄冷系统在电力负荷削峰填谷中的关键作用,通过构建系统的能耗模型与需求响应机制,优化冷负荷调度策略,旨在降低用电成本、提升能源利用效率,并增强电网运行的稳定性与灵活性。文中系统阐述了系统建模方法、多目标优化问题的构建(涵盖经济性与舒适性)、约束条件的设定以及智能优化算法(如遗传算法、粒子群优化等)的应用过程,最终求解出在分时电价等激励政策下的系统最优运行方案,为实际工程应用提供理论支持与技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、暖通空调(HVAC)、能源管理或自动化控制背景,熟悉Matlab编程语言与基本优化算法,从事相关领域科研或工程应用的研究生、工程师及技术人员。; 使用场景及目标:①应用于工业园区、大型商业综合体、公共建筑等配备冰蓄冷系统的场所,进行节能优化设计与运行策略制定;②支撑电力系统需求侧管理、虚拟电厂构建及智能调度的研究与实践;③为实现“双碳”战略目标下的低碳、高效、灵活的综合能源系统提供关键技术参考与仿真验证工具。; 阅读建议:读者应结合提供的Matlab代码与理论模型进行同步学习,重点关注系统建模的物理逻辑、目标函数的设计思路与优化算法的具体实现细节,建议动手调试不同参数(如电价信号、负荷水平)以深入理解需求响应机制对系统调度效果的影响。
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/7c0ca49802a2 ### 综合性指标评估方法及权重系数的确定 随着信息技术的不断进步以及各个学科研究的深入,综合性指标评估方法及其权重系数的确定已成为一项重要的学术研究内容。本文致力于介绍几种广泛使用的综合性指标评估方法,并深入探讨权重系数的选取策略。 #### 1. 综合性指标评估方法 ##### 1.1 层次分析法加权法(AHP法) 层次分析法加权法是一种通过将评估目标按照不同层级和指标进行整合评估的技术。该技术的关键环节在于构建层级结构模型,并借助比较各个元素的重要性来设定它们的权重。具体实施步骤包括:明确目标、识别相关的评估指标、建立成对比较矩阵、计算各指标的相对权重、验证权重的相容性等。通过运用这种方法,能够确保评估流程更加客观、公正。例如,采用三标度(-1, 0, 1)矩阵的方式可以简化判断过程,同时确保了相容性要求,从而使得最终评估结果更加精确可信。 ##### 1.2 相对差异和法 相对差异和法主要适用于处理包含多个评估指标的场景。该方法首先确定最优数据集,然后计算每个评估对象相对于最优数据集的差异,最终通过加权求和得到综合评估指数。此方法操作简便,直观易懂,特别适合于数据量较大的情况。通过直接运用原始数据进行计算,降低了因其他运算步骤而导致的信息损失。 ##### 1.3 主成分分析法 主成分分析法是一种统计学技术,旨在减少变量数量同时尽可能保留原有信息。该方法通常用于处理具有高度相关性的多个指标,能够有效地提取关键信息。主成分分析的具体实施步骤包括:标准化数据、计算相关系数矩阵、求解特征值和特征向量、确定主成分等。尽管该方法具有全面性和合理性的优势,但也存在一些局限性,比如...

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