MachineGuard机房捍卫者——凡事预则立随笔

机房捍卫者队 团队 2023-06-02 22:29:48
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beta阶段的总体规划
其他参考文献

目录

  • 需改进和完善的功能
  • 需改进的团队分工
  • 需改进的工具流程
  • 博客计划安排
  • 冲刺任务进程安排
  • 冲刺任务分配安排
  • 222000322
  • 222000231
  • 222000310
  • 222000317
  • 222000309
  • 222000234
  • 222000321
  • 222000320

需改进和完善的功能

  • 实现基于CV的监控自动抓拍和警报触发
  • 实现基于ML的温度预测
  • 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
  • 完善通知逻辑,实现用户可实时接收到重要警报信息
  • 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
  • 精化建模,增加贴图等加强仿真的视觉效果
  • 为日志等模块增加更加丰富的筛选器

需改进的团队分工

  • 单独增设测试岗位为2位,不再是后端同时兼任测试的工作
  • 设置动态分工方法。为了预防新人在实际工作时可能的任务延后情况,将其工作责任动态分配。

需改进的工具流程

  • 使用teambition作为团队项目工具,而不是简单的共享表单
  • 接口管理软件规定对接口的限制,包括格式,内容和路由约束。

博客计划安排

时间(段)完成博客
5.24换组交接博客
5.22alpha阶段问题总结随笔
5.25凡事预则立随笔
5.26代码规范
5.27-6.2冲刺随笔
6.1用户使用调查报告
6.2Beta冲刺总结随笔

冲刺任务进程安排

时间检查点(里程碑)
5.27CV模型搭建和训练;后端适配机房和设备的相应字段和业务逻辑变更
5.28CV模型验证,web化;后端接口增加和变更
5.29CV模型接入,验证;前端配合改进界面
5.30ML模型训练和验证;模型接入web平台
5.31Web3D模型生成器做调整,以支持自由化机房建模
6.1完善通知逻辑;3D模型加贴图
6.2测试工作、文档整理

冲刺任务分配安排

222000322

  • 机房和设备实体的字段添加,并在业务逻辑中适配
  • 机房抓拍接收接口
  • 接口规范设计
  • 短信通知功能接入

222000231

  • 优化代码结构
  • 调整设备组和机房组的接口,以适配设备和机房表的变动

222000310

  • 前端添加日期筛选器
  • 前端添加搜索器
  • 前端业务逻辑请求适配

222000317

  • 新增日志-抓拍映射(表)
  • 设计前端通过日志获取抓拍到的照片的接口

222000309

  • 对beta测试新增以及修改的接口进行测试
  • 生成测试文档

222000234

  • 优化统计模块样式,响应式适配
  • 优化统计模块代码风格

222000321

  • CV目标检测模型训练和部署
  • CV目标触发单元设计,实现抓拍事件触发时给后端发请求
  • 基于SVM模型的温度预测模型训练和部署
  • 前端的模型构造器适配自由化渲染需求

222000320

  • 完善测试文档
  • 撰写博客和相关文档
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使用teambition作为团队项目工具,而不是简单的共享表单

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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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