结对第二次作业——编程实现

222100124_莫政毅 2024-03-26 23:22:16
这个作业属于哪个课程<2302软件工程>
这个作业要求在哪里<结对第二次作业——编程实现>
结对学号<222100115 222100124>
这个作业的目标<我们希望能用web技术设计一个平台,实现原型中的功能>
原型网页连接http://127.0.0.1:32767/start.html#id=2mxhob&p=overview
其他参考文献Springboot+Vue全栈开发

目录

1. psp表格

2. 开发工具

3. 设计过程及成果

4. 结果汇报

- 1. 介绍功能
- 2. 其中遇到的困难

5. 对对方的评价

6. 任务的安排分工

1. psp表格

PSPPersonal Software Process Stages预估耗时(分钟)实际耗时(分钟)
Planning计划10min15min
• Estimate• 估计这个任务需要多少时间600min650min
Development开发530min620min
• Analysis• 需求分析 (包括学习新技术)60min180min
• Coding Standard• 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)10min10min
Design• 具体设计420min480min
Code Review• 代码复审30min30min
• Test• 测试(自我测试,修改代码,提交修改)30min70min
Reporting报告90min100min
• Size Measurement• 计算工作量100min100min
• Postmortem & Process Improvement Plan• 事后总结, 并提出过程改进计划20min15min
合计1900min2270min

2. 开发工具

springboot、vue

3. 原型设计过程及成果

主页:

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功能1:选手信息:

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功能2:每日赛况:

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img

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功能3:详细赛况:

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功能4:奖牌榜:

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可切换当地时间与国内时间:

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img

可切换预赛与决赛:

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img

关键代码展示:

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img

4. 结果汇报

- 1. 功能实现

    我们做的网站支持查看决赛的排名,展示每一天的赛事成果,并且可以切换日期查看不同的赛程。
    可以查看比赛的成绩,包括选手排名,选手积分等将原型设计的大部分内容通过代码实现。

- 2. 其中遇到的困难

     本次为前端实现的功能,在实现前端功能的过程中,各个选项的切换与各个网页的链接,以及网页
     上的一些排版和展示效果与我们原先设想的不符合是我们碰到的问题,后经过询问同学,自己摸索
     的方式,慢慢解决掉了我们所遇到的困难

img

- 3. 对对方的评价

    读完构建之法第四章后,我们规定了一些代码编写的规则,如不要把多条语句放在一行,更严格地说,不要把多个变量定义在一行上
    。在复杂的条件表达式中,用括号清楚地表示逻辑优先级等。运用匈牙利命名法,能够清晰的区分不同的板块的作用,提高了代码的
    可读性,也为我们开发的过程中节省了不少时间。对后端开发不太熟练,所以本次实现为纯前端开发。

- 4. 任务的安排分工

    两人分别负责前端不同页面的开发,最后合并检查功能是否全部实现
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内容概要:本文介绍了基于蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm, BOA)解决电力系统中最优无功功率分配问题的研究,采用IEEE30节点标准测试系统进行仿真验证。通过Matlab编程实现该智能优化算法,对无功电源出力、变压器变比及并联补偿设备等控制变量进行优化调节,以降低网损、改善电压质量、提高系统运行效率为目标,构建多目标优化模型并求解。文中详细阐述了算法原理、数学建模过程、约束条件处理及仿真结果分析,展示了BOA在电力系统无功优化领域的有效性和收敛性能。; 适合人群:电气工程及相关专业背景,具备一定电力系统分析基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系统优化运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电力系统运行与控制中的无功优化调度,提升电网经济性与稳定性;②作为智能优化算法在电力系统中应用的教学案例,帮助理解BOA算法的设计思想与实现流程;③为微电网、主动配电网等复杂系统的无功电压协调控制提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合IEEE30节点系统数据文件与Matlab代码进行实操演练,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法参数设置部分,通过调整算法参数观察优化效果变化,深入掌握蝴蝶优化算法的调参规律与工程应用技巧。
内容概要:本文介绍了基于Python的课程达成度分析系统的设计与实现,旨在通过自动化、智能化手段提升高校教学质量评价的科学性与效率。系统整合多源异构教学数据(如成绩、作业、课堂行为等),利用Python强大的数据处理库(如pandas、NumPy、SQLAlchemy)进行数据采集、清洗与融合,并构建标准化的课程目标达成度评价模型。系统采用分层架构,涵盖数据层、业务逻辑层、前端呈现层、安全控制模块及拓展维护层,支持多维度数据分析、异常监测、群体对比与可视化报告生成,形成“评价—反馈—改进”的教学闭环,助力教育信息化与数据驱动决策。文中还提供了关键模块的代码示例,如数据合并、标准化处理与加权计算等。; 适合人群:具备一定Python编程与数据分析基础,从事教育信息化研究、教学质量管理或教育技术开发的高校教师、研究人员及软件开发者。; 使用场景及目标:①实现课程目标达成度的自动化计算与动态监控;②支持多班级、多课程的教学质量横向对比与异常预警;③为专业认证、教学评估和持续改进提供数据支撑;④推动高校教学评价从经验型向数据驱动型转变。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,结合模型设计与代码实践,建议读者结合完整代码与GUI实现深入学习,并根据所在院校的数据结构进行适配开发,重点关注数据标准化、权重配置与可视化交互设计。

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