爱背单词不摆烂——Beta冲刺day4

爱背单词不摆烂 团队 2024-05-23 23:13:02
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day4
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: 修复分页显示的bug
  • 存在的问题/遇到的困难: 分页显示还需要单独配置config类,之间存在遗漏
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 完成后台dashboard其他显示信息展示

img

img

1.1.2、组员222100122洪冠诚

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 完成beta冲刺day3博客,绘制项目燃尽图,初步搭建ppt框架。
  • 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: 继续补充ppt的内容

img

1.1.3、组员112101225吴淇

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 完善获取用户学习进度接口
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 完善数据库数据

img

img

1.1.4、组员182000214廖文焘

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 实现了按键的功能
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 测试该功能的bug,并尝试与后端对接

1.1.5、组员222100305庞财莹

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 实现单词表的功能
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 增添修改单词表功能,加入分页展示数据

img

1.1.6、组员222100303陈昕

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 协助进行单词管理功能测试
  • 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改进功能的测试

img

1.1.7、组员052101413任广湃

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 协助测试
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 撰写beta冲刺day4,博客,绘制项目燃尽图。

1.1.8、组员222100319陈司怀

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 测试获取单词接口
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 继续后续测序,辅助后端成员编程

img

img

1.2、SCRUM会议照片

img

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%60%40%

2.2、项目燃尽图

img

2.3、任务总量变化

第四天,我们赶工,抓进度,计划把未完善的功能以及与预期相违的功能进行完善,还剩40%的任务。

2.4、项目最新进展

img

img

img

...全文
205 回复 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文系统研究了基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性问题,结合机械臂正向与逆向运动学建模、蒙特卡洛法分析工作空间、笛卡尔空间内的圆弧轨迹生成等关键技术,利用Matlab实现了双臂系统的协同控制与轨迹跟踪仿真。重点探讨了雅可比矩阵伪逆法在解决冗余自由度机械臂逆运动学问题中的应用,深入分析了轨迹跟踪过程中误差的收敛特性,并通过仿真实验验证了该方法在复杂任务场景下的有效性、稳定性与鲁棒性,为多臂机器人在工业自动化、精密操作等领域的协同作业提供了理论依据与技术支持。; 适合人群:具备机器人学、自动控制理论基础及Matlab编程能力的科研人员与工程技术人员,特别适合从事机械臂控制、轨迹规划、多机器人协同等方向的硕士、博士研究生及相关领域研究人员。; 使用场景及目标:①掌握基于雅可比伪逆法的机械臂逆运动学求解原理与实现方法;②理解双臂系统在笛卡尔空间中协同轨迹规划的机制;③分析并优化轨迹跟踪过程中的误差收敛性能;④为多机器人系统在复杂动态环境下的高精度协同控制提供算法设计与仿真验证支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,按照文档目录循序渐进地学习,重点关注算法实现细节、仿真参数设置与结果分析部分,同时可进一步探索将智能优化算法或深度学习方法引入轨迹规划与误差补偿的研究方向。

122

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
FZU-SE
软件工程 高校
社区管理员
  • LinQF39
  • 助教-吴可仪
  • 一杯时间
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧