JUSTDOIT-组员交换随笔

JUST DO IT(第三组) 2024-11-18 00:52:19
这个作业属于哪个课程软件工程24年秋季
这个作业要求在哪里团队作业——beta冲刺
这个作业的目标组员交换博客
团队名称JUSTDOIT
其他参考文献《构建之法》、CSDN

目录

  • 一. 新组员的交接说明
  • 1.1 新成员信息
  • 1.2 与旧小组的交接情况
  • 1.3 与新小组的磨合情况
  • 1.4 心得体会
  • 二.组长的交接说明
  • 2.1 组长信息
  • 2.2 换组工作说明
  • 2.3 新成员任务安排
  • 2.4 心得体会

一. 新组员的交接说明

1.1 新成员信息

学号姓名原小组
222200206朱江相约福大
222200113杨清坤PetGeeks

1.2 与旧小组的交接情况

222200206:在我之前所在的团队中,我主要承担了游戏项目中后端的实现和一部分ui的优化,和另外两名同学一起合作。我在11月16日和11月17日完成了工作交接,将之前制定的工作计划转交给了新加入的团队成员。通过和原来合作的同学进行沟通,我确保新成员能够很好了解我们团队的项目细节。我原先负责的工作已经顺利交接,新同事接手我的职责不算吃力。

222200113:我在原来的小组主要负责社区模块的设计、接口的跑通、数据的交互以及发文章功能的实现。现在模块基本设计完成,发删改文章的功能也已实现,仅差关注功能还未完成。我于11.16日、11.17日确认工作的交接,原先拟定的工作计划交给新的组员,通过开发文档、已发布的博客和线上交流等方式让新成员了解我们小组的项目内容,原来的工作已经交接差不多了,新同学接手我的工作应该能不算很难。

1.3 与新小组的磨合情况

222200206:由于我在原小组是负责后端的编写,来到现小组是负责游戏的测试工作,主要是所以角色转变不算大,上手新项目,不算吃力。新项目中,需要进行测试的方法有点小众,需要进行新的学习,这需要一定的时间。
222200113:由于我在原来的小组主要负责社区模块的设计、接口的跑通、数据的交互以及发文章功能的实现。交换后,在“JUSTDOIT”中,我负责游戏实现部分,对游戏的场景和交互添加代码,但是由于“JUSTDOIT”的项目是基于游戏引擎开发,所以我还要对 godot游戏引擎的编程语言进行学习。首先,我对 godot编程语言 进行了初步的学习,并且通过新组员给我的一些对接资料进行学习,学习他们项目的代码结构,了解代码的功能等之类的。除此之外,我还与新团队内的另一位负责实现的成员进行交流,从而弥补关于程序整体架构的理解。其中做得比较多的还是读代码,然后在代码读懂后,逐渐上手组内分配的任务需求。在截止博客提交时,我基本上能够接手新团队的新工作。

1.4 心得体会

222200113:被选为换组的成员,首先感受是挺开心的,因为可以体验一个全新的项目开发团队。通过换组后,接触了一个新的团队,然后逐渐的适应,然后融入到新的团队中去,这让我获得了很大的一个成长,除此之外,新旧团队的组员都非常的热心和有耐心,都是一群非常 nice 的队友。

222200206:我很高兴能被选为换组的成员,因为这给我提供了参与一个全新项目开发团队的机会。在加入新团队后,我逐渐适应并融入其中,这个过程让我获得了巨大的成长。不仅如此,新旧团队的成员都非常热心和有耐心,他们都是一群非常友善的队友。这种团队氛围让我感到非常舒适,也为我提供了良好的合作环境,使我能够更好地发挥自己的能力。

二.组长的交接说明

2.1 组长信息

学号姓名小组
222200229曹品顺JUSTDOIT

2.2 换组工作说明

安排一次项目组内部会议,与团队成员进行面对面的交接和沟通。确保每个人都了解交接的目的和过程。
在会议上,详细介绍交接的任务和目标,并确保团队成员有机会提出问题和提供意见。
支持与反馈:
作为组长,提供必要的支持和指导,帮助新成员顺利完成任务。
定期与团队成员召开会议,了解他的工作进展、遇到的挑战和需求。提供积极的反馈和建议,帮助他提高工作效率和质量。

2.3 新成员任务安排

新组员朱江同学将顶替原先组员陈森的工作,进行游戏的测试工作。
新组员杨清坤同学讲顶替原先组员张伟琦的工作,进行游戏的实现工作。

2.4 心得体会

在未来的工作中,有人换入换出想必是非常常见的问题,对于管理者来说这也是非常具有风险的,一方面担心新组员的工作能力,担心工期延误;另一方面也担心新组员无法融入团队氛围,工作的不愉快。
是挑战的同时也是机遇,能够更好地锻炼组长的协调分配能力,这对自身能力的提升也是巨大的帮助。

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内容概要:本文详细介绍了“电动汽车聚合可行域的内-外结合近似方法”的Matlab代码实现,旨在通过数值仿真手段对大规模电动汽车集群作为灵活资源参与电网调度的能力边界进行建模与逼近。该方法融合内部凸包构造与外部约束逼近策略,精确刻画电动汽车在充电状态、功率调节、时间维度等方面的聚合可调能力范围,形成紧致的可行域表示,为高比例电动车接入下的电力系统优化调度、需求响应、车网互动(V2G)等关键应用提供可靠的建模基础。文中强调科研应兼顾严谨逻辑与创新思维,并倡导借助YALMIP等成熟优化工具提升研究效率。完整的代码、工具包及相关案例可通过指定网盘链接和微信公众号“荔枝科研社”获取。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的科研人员,尤其适用于从事新能源并网、电动汽车调度、智能电网、综合能源系统等方向的研究生与工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车集群的聚合建模与灵活性量化方法;②实现电动汽车聚合可行域的内-外近似算法;③支撑含高渗透率电动汽车的电力系统日前-实时协同优化调度;④学习并应用YALMIP工具进行数学规划建模与求解;⑤为需求响应、市场机制设计及V2G运营提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者按照文档指引循序渐进学习,结合网盘提供的完整资源(包括YALMIP工具包与示例代码)进行实践调试,重点掌握内-外近似方法的数学建模逻辑、约束处理技巧及优化求解流程,并参考团队发布的其他相关案例,深化对优化算法与仿真技术在能源系统中应用的理解。
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/93e47adaae45 医学研究人员近期识别了若干新型病毒,经由对这些病毒的解析,揭示出它们的遗传物质序列均呈现环状形态。当前,研究人员已汇集了丰沛的病毒遗传物质与人类遗传物质样本数据,期望能迅速辨识个体是否感染了相关病毒。为便于探究,研究人员将人类遗传物质与病毒遗传物质均表述为由若干字母构成的字符串序列。继而,检测某种病毒遗传物质序列是否在患者遗传物质序列中有所显现,倘若出现,则表明该个体感染了对应病毒,反之则未感染。《病毒感染检测实验报告》是在医学研究背景下,依托软件技术基础中的编程知识完成的一个课程设计任务,其目的在于评估人体是否感染特定病毒。在此实验中,病毒遗传物质与人类遗传物质被表现为字母序列,通过比对病毒遗传物质序列是否存在于人的遗传物质序列中,从而判定感染状态。在程序构建方面,该实验所涉及的核心知识要点包括: 1. **字符串操作**:程序需处理病毒遗传物质与人类遗传物质的序列,这些序列以字符串形式呈现。字符串操作涵盖输入、输出、比较及匹配等操作,是C/C++编程的基础。 2. **线性表**:遗传物质序列可视为线性数据结构,可通过数组来表示。程序运用全局变量数组`V`和`D`存储病毒与人的遗传物质序列。 3. **栈**:在循环展开病毒遗传物质时,可能需借助栈数据结构来保存某个阶段遗传物质序列的状态,以便进行所有可能的匹配尝试。 4. **BF算法**(Brute Force,暴力搜索算法):BF算法是一种基础性的字符串匹配方法,用于在文本中搜寻模式。在此,BF算法用于在人的遗传物质序列中探寻病毒遗传物质序列的所有展开形态。 5. **文件处理**:程序需从文件《病毒感染检测输入数据...
内容概要:本文系统研究了基于粒子群PSO、灰狼GWO、鲸鱼WOA、哈里斯鹰HHO、蜣螂DBO、麻雀SSA六种智能优化算法的无人机三维路径规划方法,并通过Matlab代码实现了在复杂三维环境下的路径搜索与优化对比。研究构建了包含障碍物、威胁区域等实际地形特征的空间模型,综合考虑路径长度、飞行时间、能耗及安全性等多维度成本函数,对各算法的寻优能力、收敛速度、稳定性和全局搜索性能进行了量化评估与深入分析。通过大量仿真实验,全面比较了不同算法在多样化环境条件下的路径规划表现差异,揭示了各类算法的优势与局限性,为无人机在实际任务中的自主导航与决策提供了可靠的算法选型依据和技术支撑。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握主流群智能优化算法在三维路径规划中的建模与实现方法;② 对比分析不同算法在复杂环境下的性能优劣,服务于算法选型与改进;③ 为无人机自主导航、无人系统协同控制等应用场景提供算法验证平台。; 阅读建议:此资源以Matlab代码为核心,建议读者结合代码与算法原理进行同步学习,通过调整环境参数与成本函数权重开展仿真实验,深入理解算法行为特征,并可根据自身研究需求进行二次开发与拓展。

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