个人作业——提问回顾与个人总结

20373290-刘子楠 2023-06-15 15:25:11

个人作业——提问回顾与个人总结

项目内容
这个作业属于哪个课程课程社区
这个作业的要求在哪里作业要求
我在这个课程的目标是积累软工经验,进行软工方法论实践,提高工程能力
这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标软件工程项目总结,梳理思绪

问题回顾与解答

原问题

原问题链接

以下是我对原来问题的一些个人理解

Q1 如何合理运用抽象避免过早扩大化/泛化?

A1 作为团队的架构师,实际上由于经验不足在Ficus项目初期设计的架构在后期除了一些顶层设计基本上已经发生了根本改动,很大一部分原因是因为个人经验不足,由此我想软件设计实际上还是一个很依赖经验的过程,而不是依赖理论(抽象),如果经验足够很容易就可以设计出一个可维护性和可扩展性强的架构,直接避免了过早扩大化/泛化。

Q2 如何保证语义有关的代码是符合代码规范?

A2 就js/ts目前 Eslint 工具已经可以很好的支持一些语义的限制,也可以做一些代码耦合度的分析,此外CodeReview机制也在一定程度上限制了低质量代码在项目里泛滥。

Q3 如何看清自己的团体在功能分析的象限?

A3 这是一个与PM有关的问题,不过作为开发我认为这是在项目一开始需求调研后就应该想明白的事情,然后可以以此作为宣传点。在功能分析的象限自然也是越全面越好,并不存在互斥的问题。

Q4 不同测试方法之间是否有优先级?

A4 在我心里单元测试永远是先行的测试方案,它可以保证在还没有完成主体代码前就进行小范围测试,保证了在开发初期就可以有鲁棒性强的代码,而TDD的思想也是基于此(结对时我们就用的这个方法)。集成测试、部署测试、压力测试需要根据具体情况进行使用。

Q5 对于一个学生软工项目,是否有较好的绩效评价实践?

A5 这也是个和PM直接有关的问题,PM必须要在团队中有一定威望和话语权,在分配相对合理的前提下很容易就做出绩效评价。我们团队的贡献分配非常和谐。

新问题

暂无

实践中的知识点

  • 需求:学会了市场调研的一些方法
  • 设计:使用UML进行设计,合理运用设计方法
  • 实现:学会了Electron框架使用,使用代码度量工具对代码质量进行评估
  • 测试:编写了大量单元测试,尝试TDD的开发方法
  • 发布:软件版本号的命名规则
  • 维护:GitHub开源社区的使用(issue/pr),工作流的部署

理解心得

结对编程

整体体验还是很新奇的,实践了一些有趣的开发方法(TDD),最大的感受就是两个人写代码确实比一个人写快乐,因为两个人中我对语言/算法比较熟悉,但并不熟悉GUI相关知识,这一点和我的队友互补,我们的合作也是轻松且愉快的。此外也深刻体会到了结对编程的检出错误成本远小于单元测试/集成测试,很多错误都是在互相进行代码审查中进行的,而且极限编程每周40小时工作制也很重要,超过了这个时间明显感觉到代码质量下滑。

团队项目

其实项目初期我是很忐忑的,因为说实话我个人开发Web应用的经验也有限(仅限于一些Vue的小打小闹),而且我们团队说实话在一个月内(alpha阶段至少要实现主要功能)对做出一款不但要求文档内联系、更要求文档间联系的完备的笔记软件心里也没有底,最后能产出这样一个软件平心而论是我个人一开始没想到的。

从零到一无疑是最艰难的一步,记得我们当时因为muya可以在本地实现所见即所得文本编辑功能都兴奋不已。但实际上问题远远没有解析渲染一个Markdown那样容易,光配一个Electron+Vue的环境就费了很大功夫。然后接踵而至的是所见即所得模式行为、Markdown的中间表示转换、榕树渲染、tag的储存、文件引用的解析、榕图渲染、大纲、多平台UI适配、菜单、快捷键、榕林行为等等,虽然遇到了很多技术难题,但好在都解决了。

但也必须承认,Ficus目前仍是一款充满了“妥协”的软件,榕林功能需要进行继续打磨、超过50KB文件的渲染切换存在的一定问题、文本编辑体验仍需提升,但根本原因还是有限的时间导致我们不得不把一些开发计划往后移。目前对我而言只能说基本满意,但之后有时间我一定会把所有代码在好好过一遍(狠狠立下Flag)

这次团队合作是我一直以来最舒服的团队合作,可以说我所有不擅长的工作都有人精通,我只需要做我喜欢做的那一部分就可以了。感谢我们PM能组织起这样一支团队,也感谢团队里的大家在这两个月来的努力和付出。

作为团队的架构师,我之前虽然阅读了一些架构设计的书,本来想信心满满得写出一个一眼就看到尽头的架构,然而个人经验和能力显然不满足这一条件,最初画出来的UML图除了几个上层设计和IR设计基本上都在不断重构。在这重构的过程,我最大的认识还是设计模式永远不是解决问题的唯一解(而且也不一定用得上),有时候往往一个简单的组合关系就可以解决代码中的“坏味道”。

最后再次感谢gg=G团队里的所有人,缺少了我们中的任何一个人都不会有这款软件的诞生。

(本文编辑于我们团队软件Ficus)

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GreyZeng 2023-07-20
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团队的贡献分配非常和谐

要避免每个人的分数都是一样的。

内容概要:本文针对传统三电平并网逆变器存在的谐波含量高、电网不平衡工况适应性差及动态响应滞后等问题,提出了一种基于有源中点箝位(ANPC)三电平逆变器的高性能并网控制策略。该策略融合了双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相技术和电网电压前馈控制,构建了“精准同步-扰动补偿-优质调制”的一体化控制体系。通过Simulink搭建仿真模型,在稳态对称、电网不平衡及动态扰动等多种工况下进行验证,结果表明该复合控制策略能显著降低并网电流谐波,提升锁相精度,有效抑制功率波动,并大幅缩短系统动态调节时间,增强了逆变器在复杂电网环境下的稳定性与适应性。; 适合人群:从事电力电子、新能源并网、智能电网等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备一定MATLAB/Simulink仿真基础、专注于并网逆变器控制策略研究的研发人员; 使用场景及目标:①用于提升大功率并网逆变器在电网电压不平衡、骤升骤降等非理想工况下的运行性能;②为ANPC拓扑结构与先进控制算法(如DPWMA、前馈-反馈复合控制)的协同优化提供仿真依据和技术参考;③适用于新能源发电系统、工业变流装置等对电能质量和动态响应要求较高的应用场景; 阅读建议:建议读者结合文中提出的控制架构图与仿真模型逐步复现,重点关注DPWMA调制实现、正负序分离锁相环设计及前馈补偿环节的参数整定,同时通过多工况仿真对比分析各项性能指标,深入理解各模块间的协同作用机制。
内容概要:本文以ANPC三电平并网逆变器为研究对象,提出了一种融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相与电网电压前馈控制的高性能并网控制策略。通过对ANPC拓扑结构的分析,阐明其在开关损耗均衡、中点电位稳定和低输出谐波方面的硬件优势,为高质量并网奠定基础。在此基础上,DPWMA调制策略有效提升输出波形的等效开关频率,显著降低谐波含量;正负序分离锁相技术可精准提取电网正序分量,克服电网不平衡导致的锁相失真与电流不对称问题;电网电压前馈控制则增强系统对动态扰动的响应能力,缩短调节时间。文章构建了“信号采集—核心控制—调制驱动”的三层协同控制架构,并通过多工况仿真验证了该策略在稳态、不平衡及动态扰动条件下的优越性能,结果表明系统具备优异的电能质量、运行稳定性与抗扰能力。; 适合人群:电力电子、新能源并网、自动控制等相关领域的科研人员、研究生及从事逆变器设计与控制的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 提升大功率并网逆变器在复杂电网环境下的运行稳定性与电能质量;② 解决电网电压不平衡、谐波畸变、电压骤变等工况下的锁相失真与电流不对称问题;③ 优化动态响应性能,应用于新能源发电、工业变流器等高可靠性要求场景; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink仿真平台,复现文中控制策略与仿真模型,重点理解DPWMA调制实现方法、正负序分离锁相环设计及前馈-反馈复合控制结构的协同机制,并通过不同扰动工况测试系统鲁棒性。
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升水下机器人在复杂、非线性及动态变化海洋环境中的控制精度与自适应能力。通过将强化学习算法与传统PID控制深度融合,构建了一种能够在线自主调整PID参数的智能控制框架,有效克服了传统PID控制器在面对模型不确定性、外部干扰和时变系统特性时适应性不足的问题。研究详细阐述了AUV的动力学建模过程,并精心设计了Q-Learning算法的状态空间、动作空间与奖励函数,使其能在Matlab仿真环境中通过不断的交互试错进行学习与优化,最终实现对航向角、深度等关键运动姿态的高精度、强鲁棒性控制。仿真结果充分验证了该方法在响应速度、稳态精度和抗干扰性能方面相较于传统方法的显著优越性,为智能水下装备的自主决策与控制提供了重要的理论依据和技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础、强化学习初步知识及MATLAB编程能力的研究生、科研人员及从事智能机器人、无人系统控制开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂动态系统的智能控制设计;②解决传统PID控制器参数整定困难、环境适应性差和鲁棒性不足的关键问题;③推动强化学习等人工智能技术在实际工程控制系统中的落地应用、性能优化与可靠性验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注Q-Learning与PID的耦合机制、状态量与奖励函数的设计原则,深入理解智能控制策略的训练收敛过程、超参数敏感性及其在不同工况下的性能表现。

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