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护林员——Alpha冲刺Day3
forest_rangers
团队
2024-05-06 22:09:29
这个作业属于哪个课程
福州大学-202302软件工程实践
这个作业要求在哪里
团队作业——alpha冲刺
这个作业的目标
Alpha冲刺Day3
置顶集合随笔
护林员——Alpha冲刺置顶集合随笔
团队名称
护林员
团队项目
福大树洞
目录
一、团队成员站立式会议总结
1. 222100434
2. 222100129
3. 222100101
4. 222100128
5. 222100221
6. 222100304
7. 222100404
8. 222100411
二、站立式会议照片
三、项目程序/模块的最新运行图片
四、项目燃尽图
一、团队成员站立式会议总结
1. 222100434
昨天到今天的进展
了解了现有代码
部署了Redis
存在的问题/遇到的困难
进度过慢
从现在到明天站立式会议的安排
部署oss
看完SpringBoot和Mybatis速成视频
心得体会
可能是因为有课的原因,进度不容乐观,需要学会Push别人了。
好多ddl,好多课要上,orz
2. 222100129
昨天到今天的进展
完成课程评价模块路由设计
找到类似elementPLLUS的组件库uv-ui,可以实现底部导航栏
存在的问题/遇到的困难
嵌套路由设计的时候,子路由页面无法打开
从现在到明天站立式会议的安排
实现底部导航栏
实现不同页面基本跳转
心得体会
开始上课以后就难有完整的一段时间可以沉浸开发了,只能碎片化的时间一点一点做。
3. 222100101
昨天到今天的进展
测试工作
从现在到明天站立式会议的安排
测试前端代码运行情况
提出美化建议
存在的问题/遇到的困难
无
心得体会
如果没有其他课程和任务,能够有大块时间做就好了
4. 222100128
昨天到今天的进展
实现找回密码界面的基本组件
实现课程评价页面的基本组件
存在的问题/遇到的困难
页面的布局和原型设想的还有很大差距,想要实现类似原型中集成式的组件效果遇到困难
从现在到明天站立式会议的安排
实现帖子详情页面
实现帖子评价页面
心得体会
还需深入学习vue的知识与element-plus的灵活使用
5. 222100221
昨天到今天的进展
完成部分接口编写
存在的问题/遇到的困难
sql语句暂时无法编写
从现在到明天站立式会议的安排
继续完成剩余接口
心得体会
无
6. 222100304
昨天到今天的进展
初步学习了MyBatis
后端任务分配、仔细分析了相关部分的接口文档
一些配置:idea安装google-java-format插件、更新java版本为17
理解后端负责人建立起来的后端代码框架以及登录接口
存在的问题/遇到的困难
因为springboot学习不是很深入,对一些后端代码的理解有点困难,例如某些没见过的注解、JWT与token等
从现在到明天站立式会议的安排
进一步理解现有的后端代码并上手编写接口
心得体会
在团队项目中,编写代码时,注重代码质量,编写可读、可维护的代码,不仅有利于其他成员理解,对于长期的项目维护同样至关重要。
学习后端开发是一个不断探索和实践的过程,每个新概念或技术都是你技能树的一部分。
7. 222100404
昨天到今天的进展
修改课程评价选择页面组件
添加课程详情页面组件
存在的问题/遇到的困难
使用elementPlus自定义组件时会遇到css冲突无法正常显示的问题,后面查询网上教程成功解决
从现在到明天站立式会议的安排
继续学习vue技术
添加调整课程评价相关页面前端部分组件
心得体会
编写组件要记得考虑不同设备的页面适应问题。
8. 222100411
昨天到今天的进展
安装maven以及jdk17环境配置,编写接口
存在的问题/遇到的困难
出现一些报错,可能是环境没配置好或者版本相关问题
从现在到明天站立式会议的安排
继续编写接口
心得体会
对于出现的问题要及时上网搜寻解决方案或者询问他人
二、站立式会议照片
三、项目程序/模块的最新运行图片
四、项目燃尽图
...全文
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护林员——Alpha冲刺Day3
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YOLO26算法室内安防人体姿态目标检测+训练好的模型+3450张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活中常见的身体姿态变化。数据集中包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值应用领域。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...
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