爱背单词不摆烂——Alpha冲刺day4

爱背单词不摆烂 团队 2024-05-06 22:17:56
这个作业属于哪个课程2302软件工程
这个作业要求在哪里团队作业——alpha冲刺
团队名称爱背单词不摆烂
这个作业的目标记录Alpha冲刺day4
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其他参考文献《构建之法》

目录

  • 一、站立式会议照片
  • 二、团队成员站立式会议总结
  • 2.1、组长222100308向至尚
  • 2.2、组员222100122洪冠诚
  • 2.3、组员112101225吴淇
  • 2.4、组员182000214廖文焘
  • 2.5、组员222100305庞财莹
  • 2.6、组员222100303陈昕
  • 2.7、组员222100318张璟楠
  • 2.8、组员052101413任广湃
  • 三、项目程序/模块的最新运行情况
  • 四、项目燃尽图


一、站立式会议照片

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二、团队成员站立式会议总结

2.1、组长222100308向至尚

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展: 完成后台相关接口
  • 存在的问题/遇到的困难: 搜索接口如何更好地封装结果
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 开始做后台接口
  • 心得体会: 学会了如何使用springboot中的builder快速构建类

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2.2、组员222100122洪冠诚

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展: 学习apipost测试工具相关的知识
  • 存在的问题/遇到的困难: 暂无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 看完apipost测试工具的b站速成视频
  • 心得体会: apipost是个非常好用的测试工具

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2.3、组员112101225吴淇

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展: 实现了学习模块的获取单词详情接口
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 继续实现学习模块的相关接口
  • 心得体会: 后端接口的编写要按照接口文档来,方便后续对接

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2.4、组员182000214廖文焘

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展: 移动端社区界面
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 完善移动端
  • 心得体会: 要制定合理计划 提高开发效率

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2.5、组员222100305庞财莹

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展: 完成用户管理的搭建
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 完成文章管理页面和子页面
  • 心得体会: 利用组件可以提高页面效率,比自己写原生快很多并且美观,但要注意性质的使用

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2.6、组员222100303陈昕

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展: 继续学习测试;测试在不同分辨率下用户管理的自适应以及相关事件跳转是否正确
  • 存在的问题/遇到的困难: 没什么困难
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 完成开发过程中的测试。制定初步测试计划
  • 心得体会: 测试要仔细,注意细节

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2.7、组员222100318张璟楠

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展: 完成文章测试
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 接口测试
  • 心得体会: apipost运用熟练了很多

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2.8、组员052101413任广湃

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展: AI页面
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 完善移动端
  • 心得体会: 要和团队搞好沟通

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三、项目程序/模块的最新运行情况

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四、项目燃尽图

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内容概要:本文系统介绍了用于变分自动编码器(VAE)的Copula变分贝叶斯算法的Matlab代码实现,重点在于融合Copula函数以增强VAE对复杂数据依赖结构的建模能力。内容涵盖算法的理论基础、概率图模型构建、变分推断过程及Copula函数在隐变量分布建模中的集成方法,并提供了完整的代码实现流程,便于读者复现与应用。文档还列举了包括智能优化、机器学习、电力系统、信号处理在内的多项科研方向,突出该方法在多学科交叉研究中的广泛应用潜力,尤其适用于需精确刻画变量间非线性依赖关系的高级建模任务。; 适合人群:具备扎实的数学基础与机器学习理论知识,熟悉概率图模型与变分推断方法,且有一定Matlab编程经验的研究生、博士生及科研人员,特别适合从事VAE改进、贝叶斯深度学习、新能源系统不确定性建模及相关领域研究的学者。; 使用场景及目标:①深入理解Copula函数如何提升VAE在复杂数据结构下的表达能力,特别是在非高斯隐空间建模中的作用;②掌握基于Matlab实现Copula增强型VAE的具体编程技巧与调试方法;③复现博士论文核心技术,支撑高水平科研成果产出,如期刊投稿、学位论文撰写及工程原型开发。; 阅读建议:此资源不仅适用于算法学习与代码实践,更应结合具体科研问题进行拓展研究。建议读者按照文档结构循序渐进地学习,重点关注Copula建模与变分下界优化之间的数学推导与代码映射关系,并尝试在不同数据集(如金融时间序列、能源负荷数据)上验证模型性能,以深化理解并激发创新性研究思路。

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