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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
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
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
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
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
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
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
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
三、项目程序/模块的最新运行图片
四、项目燃尽图
...全文
158
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护林员——Alpha冲刺Day5
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
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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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