Let's go!——Alpha冲刺Day6

Let_us_go 团队 2024-05-09 22:34:30
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
这个作业的目标alpha冲刺day6
团队名称Let_us_go
其他参考文献CSDN

目录

  • 一、团队成员站立式会议总结
  • 1.1 222100401
  • 1.2 222100102
  • 1.3 222100413
  • 1.4 052106114
  • 1.5 222100118
  • 1.6 222100121
  • 1.7 222100403
  • 1.8 222100105
  • 二、站立式会议照片
  • 三、项目燃尽图

一、团队成员站立式会议总结

1.1 222100401

昨天到现在的进展:

  • 编写我的帖子、帖子详情等接口
  • 数据库使用更加熟练

img

存在的问题/遇到的困难:

  • 无

从现在到明天站立式会议的安排:

  • 继续完善社区部分接口

心得体会:

  • fighting!

1.2 222100102

昨天到今天的进展:

  • 学习uniapp相关知识
  • todolist模块学习

在这里插入图片描述

存在的问题/遇到的困难:

  • uniapp使用不熟悉
  • 时间紧迫
  • 方法逻辑不太懂,需要查看网上教程

从现在到明天站立式会议的安排:

  • 继续学习uniapp和ToList模块编写

心得体会:

  • 学习进度缓慢

1.3 222100413

昨天到现在的进展:

  • 开发项目基础结构部分
  • 开发自习室接口部分

存在的问题/遇到的困难:
无

从现在到明天站立式会议的安排:

  • 继续开发自习室接口部分

心得体会:

  • 继续学习后端知识,提高项目开发能力

1.4 052106114

昨天到现在的进展:

  • 初步完成后台模块

存在的问题/遇到的困难:

  • 无

从现在到明天站立式会议的安排:

  • 完善后台模块的编写

心得体会:

  • 继续加油

昨天到现在的进展:

  • 初步完成后台模块

    a

1.5 222100118

昨天到今天的进展:

  • 编写限时编程的个人信息页面
  • 编写限时编程的博客

    在这里插入图片描述

存在的问题/遇到的困难

  • 不熟悉后端接口的使用方法

从现在到明天站立式会议的安排

  • 继续编写阿尔法的代码
  • 完成限时编程的博客

心得体会

  • 限时编程需要更强的团队配合

1.6 222100121

昨天到现在的进展:

  • 完成登录功能

存在的问题/遇到的困难:

  • 无

从现在到明天站立式会议的安排:

  • 继续复习Spring系列框架的使用
  • 继续编写注册模块

心得体会:

  • 还有不到一周了,要加快开发进度了

相应配图:

在这里插入图片描述

1.7 222100403

昨天到今天的进展:

  • 编写部分帖子详情页面。

img

存在的问题/遇到的困难:

  • 无。

从现在到明天站立式会议的安排:

  • 尽量完成帖子界面。

心得体会:

  • 加油

1.8 222100105

昨天到今天的进展:

  • 学习前后端交互
  • 尝试调用接口读取数据

    在这里插入图片描述

存在的问题/遇到的问题:

  • 调取接口出现bug,需要进一步了解

从现在到明天站立式会议的安排:

  • 正确调取接口,成功实现前后端传参

心得体会:

  • 继续学习

二、站立式会议照片

img

三、项目燃尽图

img

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内容概要:本研究聚焦风电功率预测领域,提出了一种基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGRU-Attention复合模型的预测方法。该方法利用卷积神经网络(CNN)提取风电数据的局部时空特征,通过双向门控循环单元(BiGRU)捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制(Attention)动态调整不同时间步长的特征权重,从而提升预测精度。为进一步优化模型超参数,采用白鲸优化算法(BWO)对模型的学习率、网络层数、神经元数量等关键参数进行全局寻优,解决了传统经验调参效率低、效果差的问题,最终实现了对风电功率的高精度预测。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉机器学习与深度学习算法,从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的研发人员和科研工作者。; 使用场景及目标:①针对风电等可再生能源出力的强随机性和波动性,实现高精度的功率预测;②为电力系统调度、储能配置、电网稳定性分析等提供可靠的数据支持;③为研究者提供一个结合先进优化算法与深度学习模型的完整实现范例,用于学术研究或工程应用。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,不仅展示了模型构建与优化的全过程,更强调了算法设计背后的逻辑与工程考量。学习者应在理解各模块(CNN、BiGRU、Attention、BWO)原理的基础上,动手实践并调试代码,重点关注数据预处理、模型超参数优化及结果可视化等环节,以达到最佳学习效果。

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