爱背单词不摆烂——凡事预则立

爱背单词不摆烂 团队 2024-05-25 22:05:46

爱背单词不摆烂——凡事预则立

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
这个作业的目标凡事预则立,指定beta冲刺计划
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

  • 爱背单词不摆烂——凡事预则立
  • 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/新增的功能部分内容
  • 1.2 需要改进完善的界面
  • 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/新增的功能部分内容

  • 实现和完善ai语音功能
  • 实现和完善ai测试功能
  • 实现”用户当前进度“的获取
  • 实现单词书的获取

1.2 需要改进完善的界面

  • 美化原有用户端界面UI、管理员端界面UI
  • 管理员端弹窗功能
  • 管理员端单词表显示
  • 引入富文本编辑/markdown格式

二、需要改进的团队分工

在beta冲刺期间,我们的主要工作重点是进行新增部分功能和完善用户界面。开发团队并未做出特殊的人员调整。而新成员接替了原有成员的工作,需要学习相关的测试技能,并尽快了解项目的进度和前期工作内容。

在beta冲刺阶段,我们对团队的站立会议提出了更加严格的要求。每位成员都需要对自己负责的工作内容做出详细的汇报,包括所采取的优化措施、测试结果及其效果等。以确保团队成员之间对工作进展有清晰的认知,有助于更好协作配合。通过更加严格的过程管控,我们能够更好地监控项目进展,及时发现并解决问题,确保beta冲刺顺利完成既定任务,为最终软件发布呈现更佳的用户体验。

三、需要改进的工具流程

  • 更加充分利用测试工具包括jmeter和apipost,进行更加完善和全面的测试。

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5.19222100122
换组交接博客5.19222100318,222100319
alpha 阶段问题总结随笔5.20222100319
凡事预则立随笔5.19222100303
代码规范5.19222100122
冲刺随笔————Day15.20222100122
冲刺随笔————Day25.21222100122
冲刺随笔————Day35.22222100122
冲刺随笔————Day45.23052101413
冲刺随笔————Day55.24052101413
冲刺随笔————Day65.25222100303
冲刺随笔————Day75.26222100319
用户使用调查报告5.27222100303
Beta 冲刺总结随笔5.27全员,052101413
制作答辩 PPT5.28222100122
自行设计评审表5.28222100308、222100122

4.2 冲刺时间计划安排

天数日期任务安排
DAY15.20复盘和制定计划;完善和指定计划;实现前端弹窗;修复现有bug
DAY25.21实现语音接口,实现获取全部单词书接口,完善移动端界面,完善管理员端弹窗;修复现bug
DAY35.22完善单词功能接口;实现选择单词书接口;页面实现markdown插件;完善移动端界面;修复现有bug
DAY45.23实现获取学习进度接口;完善移动端界面;实现管理员端单词表界面;修复现有bug
DAY55.24实现ai测试功能;修复现有bug;完善移动端界面;完善管理员端单词表界面;修复现有bug
DAY65.25完善后台查看单词功能;完善移动端界面;美化管理员端界面;修复现有bug
DAY75.26修复后端剩余bug;完善和美化用户端/管理员端界面
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内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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