学无~止境--5.13冲刺随笔

学无~止境 2024-05-14 01:43:46
这个作业属于哪个课程软件工程实践-2023学年-W班
这个作业要求在哪里团队作业α冲刺
这个作业的目标α冲刺
其他参考文献《构建之法》

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  • 三,代码展示
  • 四,项目进展,安排,心得

一,会议照片

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二,项目燃尽图

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三,代码展示

http://82.157.195.112/

四,项目进展,安排,心得

学号姓名今日项目进展存在的问题明日安排心得体会
222100120俞兆磊完成随笔博客,发现了更多的bug是之前存留的问题,要倒回去修复修复bug前面挖的坑会在后面摔进去
132001119唐灿滨服务器部署成功部署服务器准备开始最后的冲刺!刚开始一个项目会有点吃力,因为面对不熟悉的环境,不熟悉的代码,但是百炼成钢现在渐入佳境!
222100419阿布都学习springboot并完善代码时间不够用,要读研跟上团队进行最后冲刺先暂停考研计划时间根本不像海绵里的水,挤不出来一点
222100109李江哲完善数据展示备份问题还是无法解决,担心数据丢失解决备份问题学过的知识还是得花点时间复习一下才行
52103118赵心雨修改了部分不规范的代码有点多继续修改要和团队成员共同遵守代码规范
222100127黄泽钛复审代码发现了一些代码不符合代码规范影响阅读性要求写这部分代码的成员进行修改保持代码规范是很重要滴
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内容概要:本文提出了一种基于去噪概率扩散模型(DDPM)的电动汽车充电行为场景生成方法,利用Python代码实现,旨在解决实际中电动汽车充电数据稀缺或不完整的问题。该方法通过学习历史充电数据的分布特征,生成高保真、多样化的充电行为场景,有效模拟用户充电的时间、地点、持续时长及功率需求等关键属性。文中详细阐述了DDPM模型的构建流程、训练机制以及生成结果的评估方法,验证了其在捕捉复杂时序模式和随机性方面的优越性能。生成的场景可用于电力系统仿真、电网承载力分析及充电基础设施规划等领域。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础知识,从事电力系统规划、交通电气化、智慧能源系统等相关方向研究的科研人员与工程师;尤其适用于需要进行负荷建模与场景仿真的研究人员。; 使用场景及目标:①弥补真实充电数据不足,为仿真研究提供丰富、合理的输入场景;②评估高渗透率电动汽车接入对配电网电压、潮流及电能质量的影响;③支持充电站选址、容量配置与需求响应策略的设计与优化;④作为新型负荷预测与电网调度模型的训练与测试数据来源。; 阅读建议:读者应结合所提供的Python代码深入理解DDPM在时序行为生成中的具体实现方式,重点掌握噪声调度、反向扩散过程及条件生成等核心技术细节,并通过调整超参数和输入数据来探究模型对不同充电模式的适应能力,从而更好地将其应用于实际科研与工程项目中。

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