Tomato——凡事预则立随笔

托码头小队 团队 2024-05-21 22:50:27
这个作业属于哪个课程<2302软件工程社区>
这个作业要求在哪里团队作业—beta冲刺+事后诸葛亮
这个作业的目标需要改进完善和新增的功能
团队名称托码头小队
团队项目Tomato时间管理小程序
其他参考文献《构建之法》

目录

  • 一、下一阶段需要改进完善和新增的功能
  • 1.1 需要改进完善的功能
  • 1.2 需要新增的功能
  • 二、需要改进的团队分工
  • 三、需要改进的工具流程
  • 四、所有博客的计划安排,以及冲刺七天的时间计划安排
  • 4.1 博客计划安排
  • 4.2 冲刺七天的时间计划安排

一、下一阶段需要改进完善和新增的功能

1.1 需要改进完善的功能

  • 1.完成专注、待办、评论功能界面
  • 2.调整文章详情页面
  • 3.个人文章列表需要改善文章内容显示方法,防止文章内容超出文本框
  • 4.修改文章发布功能,去除默认图片

1.2 需要新增的功能

  • 调整页面功能逻辑,增加专注记时结束发送微信通知的功能

    二、需要改进的团队分工

  • 1.本次beta冲刺,我们的工作重点在于改进和完善功能。人员安排上并没有大幅调整,前后端的人员维持不变,交换的组员顶替原来成员的位置。
  • 2.后端增加软件效能测试,引入性能测试工具和技术来测量和跟踪软件的性能,帮助改善软件效能。

三、需要改进的工具流程

    1. 代码管理:使用Git合理管理代码,鼓励小commits,并在commit log中详细描述修改内容,便于代码review和管理.
    1. 报告规范:优化每日工作汇报的内容和格式,对重要工作内容或难点进行详细汇报,以供团队讨论和帮助。
    1. 代码review:在合并分支代码前增加严格的代码review流程,避免低质量代码进入主分支。
    1. 定期会议:除常规工作汇报外,定期进行项目管理会议、测试评审会议、用户体验评审会议等,总结工作进展与存在的问题,制定计划。

      四、所有博客的计划安排,以及冲刺七天的时间计划安排

4.1 博客计划安排

博客内容时间安排负责人
Beta 阶段置顶随笔5.20222100119柯昊旸
换组交接博客5.20222100119柯昊旸
alpha阶段问题总结随笔5.20-5.21222100119柯昊旸,222100225林璞
凡事预则立随笔5.21222100119柯昊旸,222100225林璞,222100224林然鹏
代码规范5.21222100119柯昊旸,222100225林璞,222100224林然鹏,222100226欧景天,222100235黄烨琳,222100327赵振廷,222100329衷进之,052106112林黄骁
Beta冲刺随笔——Day15.21222100119柯昊旸
Beta冲刺随笔——Day25.22222100119柯昊旸
Beta冲刺随笔——Day35.23222100119柯昊旸
Beta冲刺随笔——Day45.24222100119柯昊旸
Beta冲刺随笔——Day55.25222100119柯昊旸
Beta冲刺随笔——Day65.26222100119柯昊旸
Beta冲刺随笔——Day75.27222100119柯昊旸
用户使用调查报告5.28222100119柯昊旸,222100225林璞
Beta冲刺总结随笔5.28222100119柯昊旸,222100225林璞,222100224林然鹏

4.2 冲刺七天的时间计划安排

天数日期安排
Day15.21完善alpha版本的代办模块
Day25.22完善alpha版本的专注模块
Day35.23完善alpha版本的评论模块
Day45.24前后端联调测试
Day55.25页面美化,打包代码
Day65.26部署代码到华为云
Day75.27用户使用调研,整理用户使用结果
...全文
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内容概要:本文围绕基于XGBoost的光伏阵列故障诊断方法展开研究,提出利用XGBoost这一先进的集成学习算法对光伏阵列多类型复合故障进行高效、准确的诊断。文中系统阐述了XGBoost算法的核心原理及其在分类任务中的显著优势,如强大的高维数据处理能力、优异的抗过拟合性能和高预测精度,并将其创新性地应用于光伏发电系统中常见的故障模式识别,涵盖短路、断路、局部阴影遮挡等多种典型故障。通过科学构建特征工程,提取电流、电压、温度等关键运行参数作为模型输入,结合真实运行环境下的实测数据集,完成了模型的训练、验证与性能评估。实验结果充分证明,该方法相较于传统的阈值判断或单一机器学习模型,在诊断准确率、鲁棒性和泛化能力方面均有显著提升,能够有效增强光伏发电系统的智能化运维水平,及时发现潜在故障,从而保障系统安全稳定运行并提高发电效率。; 适合人群:具备一定机器学习基础,从事新能源、电力系统或智能算法研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏发电系统的实时故障监测与早期预警;②提升光伏电站的智能化运维水平,减少非计划停机时间,降低人工巡检成本;③为风力发电、储能系统等其他可再生能源领域的智能故障诊断提供可借鉴的技术路径与实现方案。; 阅读建议:读者应结合文中提供的Python代码实例,深入理解XGBoost模型从数据预处理、特征工程、模型构建、超参数调优到性能评估的全流程实现细节,建议在自有或公开的光伏数据集上进行复现实验,并通过交叉验证和对比实验优化模型性能,以深刻掌握其在复杂故障诊断场景下的应用精髓。
内容概要:本文研究了考虑阶梯碳交易与绿证联合机制的虚拟电厂多时间尺度优化调度问题,并基于Matlab实现了相应的代码模型。通过构建日前、日内、实时等多时间尺度的协同优化调度框架,整合风电、光伏等可再生能源出力、负荷需求及电力市场交易机制,深入探讨了阶梯式碳定价与绿色证书交易对虚拟电厂运行经济性与低碳效益的耦合作用。研究建立了包含分布式电源、储能系统、可控负荷等多种资源的虚拟电厂聚合模型,采用数学优化算法求解各时间尺度下的调度方案,旨在实现系统运营成本最小化与碳排放强度最低化的双重优化目标。通过仿真案例验证了该联合机制在促进清洁能源消纳、引导削峰填谷、降低系统碳强度以及提升虚拟电厂市场竞争力方面的有效性与优越性。; 适合人群:具备电力系统分析、能源经济学或优化建模基础知识,从事综合能源系统、虚拟电厂运营、碳市场机制设计、低碳调度等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究虚拟电厂在碳交易与绿证双重市场机制下的协同优化运行策略;②掌握多时间尺度滚动优化调度的建模方法及其Matlab实现技术;③分析低碳政策工具(如阶梯碳价、绿证)对能源系统调度决策与经济效益的影响机制; 阅读建议:建议结合Matlab代码与文档中的模型结构进行对照学习,重点关注目标函数构建、约束条件设定及时序耦合逻辑,宜通过修改参数和场景设置进行敏感性分析以加深理解。

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