啊对对队——Beta冲刺Day2

啊对对队. 团队 2024-05-21 23:45:28
这个作业属于哪个课程2402软件工程
这个作业要求在哪里团队作业—bate冲刺+事后诸葛亮
这个作业的目标记录 beta 冲刺 Day2
团队名称啊对对队
团队置顶集合随笔链接啊对对队——beta冲刺置顶集合随笔

目录

  • 一、SCRUM 部分
  • 1. 成员工作进度
  • 3. SCRUM 会议照片
  • 二、PM 报告
  • 1. 工作进度估计
  • 2. 燃尽图
  • 3. 工作总量变化
  • 4. 项目最新进展

一、SCRUM 部分

1. 成员工作进度

成员052101407吴伟杰
今日进展完成order页面2.0
遇到的问题或困难
明日计划完善其它界面的布局,提高用户体验
心得体会alpha阶段并没有太多考虑到布局合理性,美观性,这些缺陷不足将在beta阶段完成。

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成员222100311李公校
今日进展调整了gitcode项目仓库,修改了一部分修改个人信息页面
遇到的问题或困难
明日计划继续完善用户端功能
心得体会确定了修改的目标以后,组员们的效率都提高了,在实际应用开发时,也应该先尽早制定完整的目标。

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成员222100324罗斌
今日进展继续学习uniapp,利用项目页面进行测试学习
撰写博客
遇到的问题或困难
明日计划继续熟悉新接触的项目,可以试试实现一些页面部件
学习uniapp
心得体会在测试学习中发现很多不足,还需要继续学习,尽快参与到项目开发中

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成员222100104 林辰恬
今日进展修改我的界面的排版布局
遇到的问题或困难对于之前alpha开发版本的界面不熟悉,浪费了很多时间
明日计划继续修改完善布局
心得体会今天是Beta冲刺的第二天,美化界面前要先熟悉修改界面各组件的名称与实现方式,比较耗时。学习新的vue使用方法,该页面使用了之前未接触的一些方法,需要继续提升自身能力。

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成员222100312李冬铭
今日进展思考了储值有礼的实现思路
上传了一部分通用组件
遇到的问题或困难页面之间的参数传递存在问题,需要新增用户余额字段
明日计划重新设计用户的数据库表
学习uniapp
心得体会页面的优化可以互相借鉴,同时需要保证页面的风格统一。数据库的字段需要互相联系,对数据库表的设计更加得心应手

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存在的问题/遇到的困难:

成员222100316吴鸿杰
今日进展修复折扣累乘的BUG,使之正常打折
遇到的问题或困难页面的业务逻辑不太清除
明日计划完善支付页面的功能
心得体会对于部分复用组件可以进行分装,增加代码复用性

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成员022101320张亿
今日进展完成云服务器项目必要环境的准备。储值有礼模块的基础页面编写
遇到的问题或困难
明日计划继续学习云服务器部署 新功能的编写
心得体会多多学习,继续努力

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成员222100205鄢林丹
今日进展完善领取优惠卡功能
遇到的问题或困难由于对数据库的不熟悉,导致在处理数据时花费了较多的时间。
明日计划完善优惠券领取,计算折扣功能
心得体会保持冷静和耐心至关重要,急躁只会使思路混乱,影响代码编写的效率。

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3. SCRUM 会议照片

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二、PM 报告

1. 工作进度估计

任务总量已完成工作量剩余任务量
100%25%65%

2. 燃尽图

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3. 工作总量变化

在经过交流,定下改进目标后,大家方向明确,效率也提高了,团队在前后端的进展都很顺利。

4. 项目最新进展

新增用户信息修改

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内容概要:本文系统研究了基于企鹅优化算法(Penguin Optimization Algorithm, POA)在航空调度问题中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。通过将生物启发式智能优化算法引入航空交通管理领域,重点解决了航班起降序列安排、停机位分配、资源调度等复杂组合优化问题。文章详细阐述了POA算法的数学模型、搜索机制与收敛特性,构建了以最小化调度总成本、降低航班延误率、提升跑道与停机位利用效率为目标的多目标优化框架,综合考虑时刻约束、安全间隔、机型匹配等实际运行限制。通过仿真实验验证了该方法相较于传统优化算法在求解效率和解的质量方面的优越性,展现出良好的工程应用前景。; 适合人群:具备一定智能优化算法理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事空中交通管理、机场运营管理等相关工作的工程技术与决策支持人员。; 使用场景及目标:①解决机场日常航班调度、紧急情况下的动态重调度等实际运营问题;②为智能优化算法在交通运输领域的落地应用提供可复现的技术范例;③作为新型元启发式算法性能测试的基准案例,服务于算法改进与对比研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入剖析算法实现细节,重点关注目标函数的建模方式、约束条件的处理策略以及参数敏感性分析,鼓励通过调整算法参数、引入混合优化策略或拓展实际应用场景以进一步提升模型的鲁棒性与实用性。
内容概要:本文档聚焦于机械臂通用连杆转动关节的机器人逆动力学建模与仿真,系统实现了牛顿-欧拉递推算法和拉格朗日方法在多自由度机械臂动力学分析中的Matlab编程应用。资源详细展示了关节空间中力矩、角加速度、速度与位置之间的动态耦合关系,涵盖刚体动力学建模、递归计算流程及数值仿真验证,并提供了可用于科研与教学的可执行代码框架。同时,文档列举了多个相关科研方向与Matlab/Simulink应用场景,凸显其在机器人控制、轨迹规划与动力学优化等方面的学术与工程价值。; 适合人群:具备机器人学基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、自动化、机械电子、控制工程等专业的高年级本科生,以及从事机器人系统研发的科研人员与工程师;; 使用场景及目标:①深入理解机器人逆动力学的核心理论及其数学推导过程;②掌握牛顿-欧拉法与拉格朗日法在实际系统中的建模差异与实现技巧;③为机器人控制器设计、轨迹优化、动态仿真等课题提供算法支撑与代码参考; 阅读建议:建议结合《Robotics: Modelling, Planning and Control》等经典教材同步学习,重点对照公式推导与代码实现的一致性,利用Simulink进行可视化仿真以增强对惯性项、科氏力与离心力、重力矩等物理含义的理解,并通过调试不同构型机械臂参数提升实践能力。
内容概要:本文是一份系统化的大数据学习路线图,全面覆盖从零基础到架构专家的四个阶段成长路径,包括基础准备期(Linux、Java/Python、SQL)、核心技术期(Hadoop、Hive、Kafka、Spark)、进阶提升期(Flink、HBase、数据仓库建模、数据湖)以及架构专家期(大数据架构设计、数据治理、OLAP引擎、性能调优)。 文档详细规划了各阶段的学习内容、技术要点、实战项目、检验标准,并提供针对不同背景人群的差异化学习计划、最新学习资源推荐及常见避坑指南,帮助学习者构建完整知识体系并具备企业级实战能力。 适合人群:大数据入门学习者、初中级工程师、希望系统复盘提升的技术人员、转行求职者以及计算机相关专业学生。 使用场景及目标: ①为初学者提供清晰的大数据技术学习路径与核心技术栈掌握方案; ②指导开发者完成从理论到实战的跨越,独立构建离线数仓、实时计算等企业级项目; ③辅助求职者进行面试准备、项目包装与技能查漏补缺;④支持不同背景的学习者根据自身情况定制个性化学习计划。 阅读建议:学习过程中应坚持“动手实践+原理理解+项目驱动”的原则,避免只看视频不动手、忽视SQL基础或盲目追新,建议结合文档中的实战项目与推荐资源边学边练,并定期复盘以形成体系化能力。

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