护林员——Alpha冲刺Day5

forest_rangers 团队 2024-05-10 00:24:36
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Day5
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
    • 通过Git实战掌握SpringBoot的编程技巧,接下来的效率会大大提高
  • 存在的问题/遇到的困难
    • 进度实在过慢,看来要更细致的安排计划了
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 完成部分树洞聊天接口
  • 心得体会
    • 我觉得这个课非常好的,直到强制要求部署到华为云上,我Alpha时候配置的环境白配了🤐

2. 222100129

  • 昨天到今天的进展
    • 初步完成个人中心组件设计

      在这里插入图片描述


      在这里插入图片描述

  • 存在的问题/遇到的困难
    • 头像旁边的昵称和用户状态的位置有点难调整,css不熟悉,导致很难对齐
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 为个人中心设计跳转页面
  • 心得体会
    • 好考验耐心的html和css布局

3. 222100101

  • 昨天到今天的进展
    • 通过Git实战更加了解了Vue
    • 继续测试

      请添加图片描述

  • 存在的问题/遇到的困难
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 继续测试前端界面
  • 心得体会
    • Git实战中了解到了前端的辛苦

4. 222100128

  • 昨天到今天的进展
    • 树洞发帖界面组件实现

      请添加图片描述


      请添加图片描述

  • 存在的问题/遇到的困难
    • 还不清楚如何实现让用户从本机上传照片
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 继续完成剩余界面的组件实现
  • 心得体会
    • Vue3.0 的开发技能还需学习,目前掌握的知识还不足以cover所有页面功能的开发

5. 222100221

  • 昨天到今天的进展
    • 完成部分接口
    • 修改部分接口bug

      在这里插入图片描述

  • 存在的问题/遇到的困难
    • sql语句编写有点疑惑
  • 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
    • 进度稍慢

6. 222100304

  • 昨天到今天的进展
    • 完成了课程选择与课程搜索接口
    • 在这里插入图片描述

  • 存在的问题/遇到的困难
    • 较复杂的sql语句不太会写
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 继续编写分配到的模块的接口
  • 心得体会
    • 万事开头难,踏出第一步之后发现其实还好,希望在接下来的编写中能够越来越熟练

7. 222100404

  • 昨天到今天的进展
    • 修改树洞聊天页面组件显示
    • 通过极限编程项目学习vue技术
    • img

  • 存在的问题/遇到的困难
    • 项目工程量太大
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 继续学习vue技术
    • 添加树洞聊天以及其他页面的组件,修改布局
  • 心得体会
    • 极限编程和alpha冲刺任务加在一起做对自己有一定的挑战难度

8. 222100411

  • 昨天到今天的进展
    • 通过Git实战,学习技术完善

      img

  • 存在的问题/遇到的困难
    • 学习的技术不够精湛
  • 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

二、站立式会议照片

img

三、项目程序/模块的最新运行图片

请添加图片描述


img


在这里插入图片描述

四、项目燃尽图

img

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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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