Tomato——Beta冲刺Day2

托码头小队 团队 2024-05-22 23:24:05
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
这个作业的目标团队Beta冲刺
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

  • SCRUM部分
  • 一、站立式会议照片
  • 二、成员描述
  • 三、项目展示
  • PM 报告
  • 一、整个项目预期的任务量
  • 二、项目燃尽图
  • 三、代码展示

SCRUM部分

一、站立式会议照片

img

二、成员描述

人员描述
222100224林然鹏今日进展:试管理员的查询与删除接口
遇到的困难:暂无
现在到明天站立式会议的安排:继续完善功能
心得体会:开发接近尾声,继续努力
222100225林璞今日进展:实现了计时结束,微信小程序推送通知
遇到的困难:对调用第三方接口的流程不熟练
现在到明天站立式会议的安排:前后端测试
心得体会:微信官方文档有坑
222100226欧景天今日进展:完成待办的删除、点击开始跳转专注、回到今日
遇到的困难:回到今日需要使用selectComponent获取Calendar实例,然后调用reset方法才能实现
现在到明天站立式会议的安排:完成待办的修改
心得体会:回到今日的功能虽然看着是工作量是最小的,但是实现起来并不像想象的那般容易
222100119柯昊旸今日进展:完成第二天的Beta冲刺
遇到的困难:暂无
现在到明天站立式会议的安排:完成第三次的Beta冲刺随笔,根据组长安排完成任务
心得体会:了解项目进程
222100235黄烨琳今日进展:修改代办接口
遇到的困难:暂无
现在到明天站立式会议的安排安排:继续完成自己安排接口的修改
心得体会:该接口需要修改的内容不多,比较简单
222100327赵振廷今日进展:修改了页面版型
遇到的困难:个人页面列表排版问题
现在到明天站立式会议的安排安排:解决个人页面排版问题
心得体会:Beta是对Alpha的拓展
222100329衷进之今日进展:修好图片显示比例问题
遇到的困难:暂无
现在到明天站立式会议的安排:继续讨论beta测试内容
心得体会:图片的显示没有想象那么简单
052106112林黄骁今日进展:为华为云部署 nginx
遇到的困难:之前没有用过 nginx
现在到明天站立式会议的安排:讨论 nginx 部署方式
心得体会:第一次在云服务器上部署 nginx,感觉难度很大,和自己平常的 GUI 安装不一样,命令行一条一条的

三、项目展示

  • 开发成员代码签入记录

  • 后端:

img

PM 报告

一、整个项目预期的任务量

所有工作的预期时间:21天时间,共有待办、我的、登录、文章展示、专注计时、社交等模块功能需要完成。

目前已经完成的工作量:后端程序已完成,正在优化,前端界面:待办、我的、论坛、登录等模块功能已完成

还剩余的工作量:前端的专注页面和文章评论需要完善美化

二、项目燃尽图

img

三、代码展示

  • 后端代码
package com.tomato.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.tomato.context.BaseContext;
import com.tomato.mapper.UserMapper;
import com.tomato.pojo.entity.User;
import com.tomato.pojo.vo.WxMsgVo;
import com.tomato.service.IWxMessageService;
import com.tomato.utils.HttpClientUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Service
public class WxMessageServiceImpl implements IWxMessageService {
    @Value("${tomato.wechat.appid}")
    private String appid;
    @Value("${tomato.wechat.secret}")
    private String secret;
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    String getAccessToken() {
        Map<String,String> paramMap = new HashMap<>();
        paramMap.put("grant_type","client_credential");
        paramMap.put("appid",appid);
        paramMap.put("secret",secret);
        String url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token";
        String result = HttpClientUtil.doGet(url,paramMap);
        JSONObject object = JSON.parseObject(result);
        String accessToken = (String) object.get("access_token");
        var time = object.get("expires_in");
        System.out.println(accessToken);
        System.out.println(time);
        return accessToken;
    }
    @Override
    public void sendMessage(String title, Date date) {
        String accessToken = getAccessToken();
        String url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/subscribe/send?access_token=" + accessToken;
        WxMsgVo vo = new WxMsgVo();
        QueryWrapper<User> qw = new QueryWrapper<>();
        qw.eq("id", BaseContext.getCurrentId());
        User user = userMapper.selectOne(qw);
        vo.setTouser(user.getOpenId());
        vo.setTemplate_id("T3Hfmyglcgl-MS31f-scKMtU2cTT_bUQw-QSAn61l-g");
        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>(3);
        //根据模板写值
        map.put("thing1",title);
        map.put("time2",date.toString().substring(0,11));
        map.put("phrase8","已结束");
        vo.setData(map);
        vo.setRequest_url(url);
        HttpClientUtil.sendTemplateMessage(vo);
    }
}
...全文
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内容概要:本文系统研究了基于粒子群算法(PSO)的微网优化调度方法,并重点引入需求响应机制以提升微电网运行的经济性与可靠性。研究构建了一个综合考虑风能、光伏、储能、柴油发电机、燃气轮机等多种分布式能源的微电网模型,建立了以最小化系统综合运行成本为目标,涵盖燃料成本、环境污染惩罚、购售电费用及需求响应激励成本的多目标优化模型。文中详细阐述了粒子群算法的数学原理及其在求解此类非线性、多维度、带约束的复杂优化问题中的独特优势,通过Matlab编程实现了完整的算法流程与仿真分析,验证了所提方法在有效降低系统运行成本、平抑负荷波动、提高可再生能源消纳率以及增强微网应对需求侧变化灵活性方面的显著效果。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、从事新能源、智能电网及相关领域研究的科研人员,以及致力于微电网规划与运行优化的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于教学与科研,深入理解微网优化调度的核心挑战、数学建模方法及智能优化算法的应用;②为实际微电网项目的规划设计、运行策略制定提供可靠的算法工具和技术参考;③作为智能优化算法(如PSO)在综合能源系统中成功应用的典型案例,推动先进算法在能源互联网领域的研究与实践。; 阅读建议:建议读者在学习过程中,务必结合文中的Matlab代码进行上机实践,重点关注目标函数的设计逻辑、各类物理约束(如功率平衡、设备出力、储能容量等)的数学表达,以及PSO算法中关键参数(如种群规模、惯性权重、学习因子)的设置与调优技巧,可通过改变参数或扩展模型(如加入更多能源形式或转化为多目标优化)来加深理解和掌握。
2026年,法学硕士工程师的实际收入是多少?每天使用人工智能工具会给你带来更多回报还是让你付出代价?5000个人工智能和数据科学角色,解码。 经典的数据科学薪酬数据集在人工智能工具时代之前就停止了。这是为它而建的:27列,涵盖职位、经验水平、就业类型、公司规模、公司所在地、员工居住地、远程比率、行业、教育、主要语言、经验年限、美元工资、股权和奖金、每周工作时间、每日人工智能工具使用和工作时间、证书、面试机会、工作转换、技能提升时间以及自我报告的自动化恐惧分数。5000行,零缺失值——工资真正受到资历、市场、公司规模、行业和远程设置的影响,因此回归模型实际上学到了一些东西。 让你开始的想法: -构建一个薪酬回归模型——哪个特征的权重最大? -远程比率是伴随着薪酬溢价还是减薪? -LLM/AI头衔是否比经典的数据科学家职位更受欢迎,以及赚多少钱? -按国家绘制薪酬图——一旦你控制了资历,市场差距有多大? -谁最害怕自动化?将分析师与ML工程师进行比较。 -在你控制多年的经验后,是否有博士学位溢价? -日常使用人工智能工具是否与满意度、工作时间或薪酬相关?

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