爱背单词不摆烂——Beta冲刺day1

爱背单词不摆烂 团队 2024-05-20 23:26:13
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——beta冲刺+事后诸葛亮
团队名称爱背单词不摆烂
这个作业的目标记录Beta冲刺day1
置顶随笔链接爱背单词不摆烂——Beta冲刺置顶集合随笔
其他参考文献《构建之法》

目录

  • 一、SCRUM部分
  • 1.1、成员描述
  • 1.1.1、组长222100308向至尚
  • 1.1.2、组员222100122洪冠诚
  • 1.1.3、组员112101225吴淇
  • 1.1.4、组员182000214廖文焘
  • 1.1.5、组员222100305庞财莹
  • 1.1.6、组员222100303陈昕
  • 1.1.7、组员052101413任广湃
  • 1.1.8、组员222100319陈司怀
  • 1.2、SCRUM会议照片
  • 二、PM报告
  • 2.1、工作进度估计
  • 2.2、项目燃尽图
  • 2.3、任务总量变化
  • 2.4、项目最新进展


一、SCRUM部分

1.1、成员描述

1.1.1、组长222100308向至尚

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 总结了alpha阶段出现的后端问题,比如说后台无法切换词书,前台ai对话功能不完善,以及内容审核机制存在的短板问题,我们也具体总结了后面阶段后端需要做的事情。
  • 存在的问题/遇到的困难: app ai对话功能的解决,目前市面上的语音转写功能的准确性以及实时性无法得到很好的保障,还需要继续研究。
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 完善AI对话接口

1.1.2、组员222100122洪冠诚

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 分配博客任务,完成代码规范博客、Beta置顶随笔博客,搭建博客框架。
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 撰写beta冲刺day1博客,绘制项目燃尽图。

在这里插入图片描述

1.1.3、组员112101225吴淇

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 完善获取下一个单词接口
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 继续完善学习模块接口

在这里插入图片描述

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1.1.4、组员182000214廖文焘

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 定位到了一个bug
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 实现新增功能

1.1.5、组员222100305庞财莹

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 增加dialog弹出框,完善用户体验
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 继续完善和修补页面

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

1.1.6、组员222100303陈昕

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 测试部分β冲刺待完善的部分接口
  • 存在的问题/遇到的困难: 暂无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 协助管理员页面前端人员进行测试

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1.1.7、组员052101413任广湃

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 学习接口测试
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 继续学习JMeter

1.1.8、组员222100319陈司怀

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 学习华为云服务器部署
  • 存在的问题/遇到的困难:
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 接口压力测试

    在这里插入图片描述

1.2、SCRUM会议照片

在这里插入图片描述

二、PM报告

2.1、工作进度估计

任务总量已完成工作量剩余任务量
100%8%92%

2.2、项目燃尽图

在这里插入图片描述

2.3、任务总量变化

本次任务分配主要分为博客编写以及项目功能的完善,项目的大部分基础功能已经在alpha阶段开发完毕,在beta阶段主要是针对基础功能进行优化改进。博客的篇数相较alpha阶段较多。
另外,之前后台没有考虑比如词书切换的功能,制作了内容和人员的审核管理,相对来说比较单薄,beta阶段会增加一定的工作总量。

2.4、项目最新进展

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内容概要:本文围绕水陆两栖无人机的任务规划与执行问题,提出了一种基于Matlab实现的智能路径规划解决方案,重点融合粒子群优化算法(PSO)与遗传算法(GA)进行三维环境下的避障路径规划。研究系统性地构建了从复杂地形建模、任务需求分析到算法设计与仿真实验的完整流程,实现了在多约束、动态障碍物等复杂环境下无人机的高效任务调度。通过对GA与PSO两种智能优化算法在路径长度、收敛速度、路径平滑度及稳定性等方面的对比分析,深入探讨了各自在无人机路径规划中的适用场景与性能差异,验证了所提方法在提升任务执行效率与安全性方面的有效性。该方案不仅适用于水陆交互通用场景,也为多模态无人系统自主导航提供了可扩展的技术框架。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力和算法基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究、自动化控制或相关领域科研工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于水陆两栖无人机在复杂自然环境(如江河湖海与陆地交错区域)中的自主巡航与任务执行;②比较遗传算法与粒子群算法在三维动态路径规划中的优化性能,指导实际工程中算法选型;③为多约束条件下无人系统的自主决策与实时避障提供算法支持与仿真验证平台。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,重点关注两种算法的数学建模过程、适应度函数设计、参数调优策略及路径生成逻辑,通过仿真实验直观对比算法性能差异,深入理解智能优化算法在复杂路径规划问题中的应用机制与优化潜力。

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