一次迟到的旅程——回首我的软工实践

周嘉辉102102143 2024-01-13 09:52:42

一、学期回顾

1.1 回顾第一次博客作业,你对于软件工程课程的想象

  • 好像和想象的差距不大,就是让我们体验一个软件从设计到运营的过程,或许可能大概对未来的工作有帮助。

1.2 回顾你在这门课程中的投入与产出

  • 非评测组
    • 在软工实践课程当中我编写了5000多行代码(估算)。
    • 在团队项目中我参与了前端的设计与开发。
    • 软工实践的各次作业分别花费的时间:
      时间作业花费时间
      09.01~09.03首次博客作业3h
      09.04~09.14个人编程作业0h
      09.15~10.12结对编程作业30h
      10.06~10.22团队介绍、选题报告、需求分析报告5h
      11.04~11.11团队项目之现场编程12h
      11.06~11.19团队项目Alpha冲刺阶段与中期总结6h
      11.21~1.04团队项目Beta冲刺阶段与终期总结60h
      1.07~01.12个人学期总结博客作业20h
    • 在软件工程课程上花费的时间(预计花费时间参考:贴出你在首次博客作业中“你打算平均每周拿出多少个小时用在这门课上”这个问题的回答)
      累计时间实际周均时间预计周均时间
      115h5.5h20h

1.3 令你印象最深刻的是哪一次作业或哪一场答辩?为什么这次作业或这场答辩令你印象深刻?

  • 我印象最深的是团队编程任务:让我实际地感受了团队合作开发软件的过程,也感受了各个组员间协商,合作,互相鼓励等的过程,对我帮助很大。

二、总结收获

2.1 展开说说你的软工实践故事

  • 第一次作业:学会了markdown语法,第一次在csdn上发博客
  • 个人编程:把爬虫作业copy过去魔改一下就结束了。
  • 结对编程:我和队友选择的是h5,于是我学习了html,css和js相关知识。因为之前有学过一点皮毛,所以还算顺利,最后成品也不错。
  • 我在团队编程用的时间较少的,我负责的前端部分没啥工作量,也没技术难度,比较难的算法部分不是我做。所以说我在团队里的疯狂地摸鱼,也很感谢团队对我的照顾,最后成品也算是差强人意。

2.2 介绍学习到的新技术或生产力工具以及它们给你带来了哪方面的帮助?

  • html,css,js:对h5页面的制作有了一定的认识,在数据库,爬虫实践上我就负责了前端的开发
  • wxml,wxss,ts,微信小程序开发:不同的前端语法碰撞让我对前端的编写有了更深入的认识
  • flask,django这类比较简单的python后端服务框架

2.3 技术之外,这门课程还给你带来了哪些方面的提升?

  • 在完成一个项目时,做好规划,否则在做的时候会毫无方向
  • 在参加团队任务时,明确任务分配,多开会多交流,能提高很多团队效率
  • 作业不能拖到最后一天做

2.4 如果还有什么想记录的或者想说的,就写在这儿吧!

三、致谢

  • 感谢你的好奇心与耐心,竟然能翻越那么多无聊的文字看到这里(真有人看到这里吗)
  • 感谢团队和结队编程的各个队友对我的忍让与包容。
  • 感谢老师,这课比其他八股文课有用多了。
  • 感谢舍友提醒我还有个软工作业
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内容概要:本文研究了一种针对四机并联孤岛微电网的协同控制策略,通过集成DoS攻击模拟、分布式二次控制、下垂控制与事件触发式负荷控制,旨在实现微电网在遭受网络安全威胁等异常工况下的电压与频率恢复以及有功/无功功率的精确共享分配。基于Simulink平台构建了完整的微电网仿真系统,包含多台分布式发电单元(DG),采用下垂控制实现无需通信的功率自主分配,并引入分布式二次控制以补偿由下垂特性引起的电压和频率偏差,从而提升电能质量。为进一步降低通信负担并提高系统效率,设计了事件触发机制,仅在必要时刻进行信息交互。研究重点在于多时间尺度下的协同控制架构设计,全面验证了该策略在正常运行与遭受DoS攻击等扰动情形下的稳定性、鲁棒性与恢复能力。; 适合人群:具备电力系统、自动控制理论基础,熟悉Simulink/Matlab仿真工具,从事微电网、分布式能源、智能电网及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究孤岛微电网中电压频率恢复与功率均分的多时间尺度协同控制机制;②分析DoS网络攻击对微电网控制性能的影响及其应对策略;③掌握事件触发控制在减少通信开销中的实际应用方法;④复现并拓展具备网络安全防护能力的高级微电网控制算法仿真模型。; 阅读建议:此资源以Simulink仿真实现为核心,建议读者结合现代控制理论与网络安全知识,逐步搭建系统模型,重点关注控制器参数整定、事件触发阈值设计及DoS攻击注入方式,通过对比实验深入理解控制策略的有效性与鲁棒性。

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