第十周个人周报-197222 张显松

197222-张显松 2024-05-27 20:53:26

PSP表

任务

预估耗时(分钟)

实际耗时(分钟)

计划,明确需求

90

120

分析需求

90

120

生成设计文档

90

90

设计复审

60

60

代码规范

120

120

具体设计

120

120

具体编码

240

300

代码复审

120

150

测试

120

240

总结

240

300

共计时间

1290

1620

 

总结

(1)在这次实习中,我在技术方面有了显著的提升,特别是在音乐播放器模块的开发过程中。最初,我对Qt框架的熟悉程度较低,特别是对于QMediaPlayer和QMediaPlaylist等类的使用不够了解。在开发过程中,我遇到了多个技术难题,例如如何处理音频文件的导入和播放,以及如何美化用户界面。这些问题通过查阅CSDN的文章、观看相关视频教程和与同学讨论逐步得到了解决。我学会了如何利用Qt的信号槽机制来实现不同组件之间的通信,以及如何通过QStyleSheet来自定义控件的样式。通过这些实践,我不仅提升了自己的编码能力,还积累了丰富的项目经验。

(2) 在团队协作方面,我学到了很多宝贵的经验。由于项目相对来说较为复杂,团队成员之间的沟通和协作重要。初期,我们团队在任务分配和进度方面遇到了一些问题,导致部分工作进展缓慢。为了克服这些困难,我们进行了团队会议,进一步明确了每个人的任务,并使用TAPD来跟踪项目进度和管理任务。通过这些措施,我们提高了团队的协作效率,确保了项目按时完成。通过这次协作,我深刻体会到团队合作的重要性,以及如何在团队中有效沟通和协同工作。

(3)在实习过程中,我使用了Qt Creator来完成自己的题目,在使用初期我对使用不太熟悉。通过查看网上教程,我逐步掌握了如何使用Qt Creator来编写和调试代码。TAPD的使用也帮助我们更好地管理项目进度和任务分配,提高了项目的整体效率。

(4)通过这次实习,我不仅在技术上得到了提升,更加深了对软件开发全过程的理解。从需求分析、设计、编码到测试和项目管理,每个环节都让我有所收获。我渐渐学会了如何在实际项目中应用所学知识,如何解决实际问题,以及如何在团队中高效合作。这次实习也让我认识到,我在项目中还存在很多问题,在以后的项目中需要进一步改正自己的错误,争取在未来的项目中取得更大的进步

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内容概要:本文介绍了基于噪声抑制半监督学习的锂离子电池SOH(State of Health,健康状态)估计方法的Python代码实现。该方法融合半监督学习框架与先进的噪声抑制机制,旨在利用少量标注样本和大量未标注数据,有效提升电池健康状态预测的精度与模型鲁棒性,特别适用于实际工程中电池老化数据标注成本高、样本稀缺的挑战性场景。通过设计高效的特征提取网络与可靠的伪标签生成及优化策略,模型能够有效识别并抑制训练过程中的噪声干扰,增强在复杂工况和数据波动下的泛化能力与稳定性。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Python编程能力,从事电池管理系统(BMS)、新能源汽车、储能系统等领域的科研人员、工程师,以及专注于电池寿命预测、设备状态监测与智能运维等方向的硕博研究生;; 使用场景及目标:①解决锂离子电池SOH估计中标注数据获取困难、成本高昂的核心痛点;②提升模型在存在测量误差、传感器漂移或异常数据等噪声环境下的预测准确性与可靠性;③为相关科研课题提供可复现、可扩展的算法基准与开源代码框架,加速算法迭代与工程落地; 阅读建议:此资源以Python代码为核心载体,强调算法的完整复现与实验验证过程,建议读者结合代码逐模块剖析模型架构、损失函数设计与训练流程细节,并积极在自有电池数据集上进行迁移学习、参数调优与性能对比,以深入掌握半监督学习与噪声抑制技术在电池退化建模中的关键应用。

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