护林员——Alpha冲刺Day9

forest_rangers 团队 2024-05-14 01:17:17
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Day9
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
    • 完成了树洞聊天接口
    • 后端部署到了服务器上
    • 尝试撰写了自动化测试

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  • 存在的问题/遇到的困难
    • 在前后端交互方面还有些困难
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 撰写自动化测试
  • 心得体会
    • 返回状态码和信息也很重要,不能贪图方便只考虑返回正确的形式
    • 没一天能够在一点前睡觉,好困好痛苦

2. 222100129

  • 昨天到今天的进展
    • 树洞聊天和课程评价部分接口

      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
    • 头部标题栏在不同页面显示的数据不同,都需要组件间传递数据,就需要定义多种数据接收类型,根据不同父组件去接收不同数据
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 完成所有基本功能的接口和数据显示,利用工具把web项目打包成apk
  • 心得体会
    • 重复性的工作粗糙且无味

3. 222100101

  • 昨天到今天的进展
    • 前端测试

      在这里插入图片描述


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  • 存在的问题/遇到的困难
    • 前端css修改起来困难较大
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 继续为前端代码就进行测试
  • 心得体会
    • 越到ddl效率越高

4. 222100128

  • 昨天到今天的进展
    • 完善课程选择和发评价页面

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    • 完善课程评价页面

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    • 课程详情部分调整

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  • 存在的问题/遇到的困难
    • 从后端取数据批量应用在el-card中展示内容
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 完成程序所有功能测试
  • 心得体会
    • 前后端接口设计统一很重要

5. 222100221

  • 昨天到今天的进展
    • 测试接口并记录需要改进的地方
  • 存在的问题/遇到的困难
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 改进代码
  • 心得体会
    • 编写代码过于急促,很多逻辑没有处理好

6. 222100304

  • 昨天到今天的进展
    • 完成了课程评价所有接口
    • 实现接口自动化测试

      在这里插入图片描述

  • 存在的问题/遇到的困难
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 制作答辩PPT
  • 心得体会
    • 前期良好的数据库设计以及系统设计不仅能够减少后期的维护成本,还能在团队协作中提高沟通的效率

7. 222100404

  • 昨天到今天的进展
    • 修改通知页面细节,如导航栏等
    • 更新设置中账号资料界面细节
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  • 存在的问题/遇到的困难
    • 账号资料页中更改用户信息的方法不知道如何实现
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 继续学习vue技术
    • 完成其他页面以及导航细节,编写接口
  • 心得体会
    • 前端设计需要耐心的调试组件的效果。

8. 222100411

  • 昨天到今天的进展
    • 编写获取用户信息接口代码并测试

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  • 存在的问题/遇到的困难
    • 存在一些代码编写上的问题
  • 从现在到明天站立式会议的安排
    • 修改用户管理模块代码
  • 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

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三、项目程序/模块的最新运行图片

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四、项目燃尽图

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内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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