软件工程实践暑假作业评分公布

助教朱仕君 2025-01-07 19:37:15

作业地址软件工程实践暑假作业

作业提交规则🚩

  • 博客以班级作业页面的提交时间为准;需要提交的代码以gitcode的提交时间为准;
  • 在deadline前交,分数为实际得分 ;
  • 补交:在deadline 后两天内提交视为补交,分数为实际得分 * 50%;写了但是忘记提交作业和补交扣分一致
  • 缺交:在deadline 之后两天未补交视为博客缺交,分数为0分;

作业计分规则:

每次作业的基准分满分为100分,各次作业会以特定比例换算到学期成绩。比如:

某次作业,满分100分,以权重25%换算到学期总成绩:
小李此次作业得分85分,作业在deadline前提交,那么他本次作业会以85100%25% = 21.25换算到总成绩中
小张此次作业得分85分,并是在deadline后的两天内补交,那么他本次作业会以85
50%*25% = 10.625换算到总成绩中
小王在作业deadline两天后还未补交,作业提交已经关闭,此次作业得0分

其他规则

  • 作业抄袭:当助教发现两篇博客文字/图片/代码过分相似时,判定两篇博客都为抄袭,该次作业不得分,并倒扣该次作业占总成绩比重的分数;
  • 伪造提交:虽然作业博客没有完成,但是先提交到作业占位置,判定为伪造提交,分数得0分;
  • 微信班级群如果发布相关通知也是作业要求一部分,请及时查看群通知;
  • 若需要在课程群填写相关信息,未能在deadline之前完成填写的,扣实际得分的50%;
  • 如对作业存在疑问,请在deadline之前三天在班级群提出;
  • 若助教对作业要求有修改,会在群内公告,请务必查看并按新的要求完善作业;

第一次作业评分细则🚩

1.【博客排版】(15%):是否在博客开头给出了本次作业的基本信息;是否给出了博客内容目录;是否采用markdown排版,排版是否整齐,博客是否美观;
2.【回首过去】(20%):回答具体,不笼统,图文兼备
3.【立足当下】(20%):简历格式整齐美观;项目描述详略得当,展现自己的角色和贡献,以及最终项目成果如何
4.【展望未来】(20%):回答生动具体,不笼统
5.【思维导图和学习路线】(25%):思维导图是否覆盖所有要求的内容,整齐美观;路线图是否详尽具有可行性

模块得分及总成绩

学号姓名博客排版(15)回首过去(20)立足当下(20)展望未来(20)思维导图和学习路线(25)总分提交状态最终得分
042201126杨世铭131718202391正常提交91
052201224游志军131820202596正常提交96
052203130邱哲晗131818202392正常提交92
052207115欧阳开源141717202391正常提交91
062200244洪语涵151820202497正常提交97
062200253辜馨怡151917202495正常提交95
072203218庄邵锟131718192289正常提交89
072203330梁心恬141719202494正常提交94
092200201蔡子航141718192391正常提交91
152201106庄仲华141718182390正常提交90
162204210李可151819202395正常提交95
222000104李恺151917202394正常提交94
222200108朱元烨141818192493正常提交93
222200109庄芷洋151918192394正常提交94
222200110刘炳麟131616172284正常提交84
222200111李敬毅141717172388正常提交88
222200112李嘉琪141717182187正常提交87
222200113杨清坤141717202391正常提交91
222200114吴子妍151717202392正常提交92
222200116吴源桓141717172287正常提交87
222200125郑韵131819192594正常提交94
222200127徐煜晖131718202391正常提交91
222200128翁焰151818182392正常提交92
222200130黄陈铭141717172186正常提交86
222200131黄钰集141717172388正常提交88
222200133傅俊鹏151818202495正常提交95
222200134游镇诚141717192491正常提交91
222200135叶翔锋151717202493正常提交93
222200201于浩飞141717192491正常提交91
222200203王晨如131717182186正常提交86
222200205冯诗雨141718192391正常提交91
222200206朱江141817192391正常提交91
222200207朱骏祥151918202496正常提交96
222200208刘鑫城151818192494正常提交94
222200209许棠涛151819202496正常提交96
222200210苏臻炜141718192391正常提交91
222200212杨予凡141717192491正常提交91
222200214吴思141819202596正常提交96
222200216张上毅141717182490正常提交90
222200217张伟琦141717192188正常提交88
222200219陈诗柠141818192493正常提交93
222200220陈森141718192189正常提交89
222200221林点151718202595正常提交95
222200222胡彭141718192189正常提交89
222200223徐玮辰151818192292正常提交92
222200224徐逸凡141717192491正常提交91
222200225黄少洋141718192391正常提交91
222200226黄文乐141718192189正常提交89
222200227黄茂林141718192492正常提交92
222200229曹品顺141718192290正常提交90
222200230梁蕴潆151818182493正常提交93
222200231游竣超151819202597正常提交97
222200234马思敏151718202494正常提交94
222200304卢君豪141718192391正常提交91
222200305卢禧141718192492正常提交92
222200307叶宇滟151819202496正常提交96
222200308冯欣馨151718182492正常提交92
222200309孙阳131919202495正常提交95
222200310李怡涵141718192391正常提交91
222200311李梓玄121718182489正常提交89
222200312杨年申131717192389正常提交89
222200314吴荣榜151920202599正常提交99
222200328夏振141716182489正常提交89
222200329徐文彬141718172490正常提交90
222200331翁鹏141718192391正常提交91
222200401丁昌彪151718202595正常提交95
222200404刘嘉榕141718202392正常提交92
222200407杨知麟151818202596正常提交96
222200408连文桢141718192492正常提交92
222200409肖勇151920202599正常提交99
222200410张巧莹151920202599正常提交99
222200411张晨阳141717192390正常提交90
222200412陈宇141718172490正常提交90
222200416林予萱141718192391正常提交91
222200428黄铎彦121618202389正常提交89
222200429谢雨欣141817192492准时提交92
222200431漆廷煜141717202392正常提交92
222200432赛比海·托合地亚尔131717192490正常提交90
222200433魏毓延141818202393正常提交93
222200435穆拉迪力·阿布力米提141717192289正常提交89
222200440林胜阳0缺交0
052203131王宏翔131718182490正常提交90
222200315张俊腾131717192490正常提交90

优秀作品展示

222200314

222200409

222200410

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内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
内容概要:本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究,提出了一种在新型电力系统背景下评估主动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型,结合潮流计算与关键约束条件(如电压越限、线路过载等),量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量,旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险,并为电网规划与运行提供科学依据。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,便于仿真验证与结果复现。此外,该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动,展现了多主题协同的研究体系。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究中的模型复现与论文撰写支撑;②评估实际配电网中电动汽车大规模接入的可行性与安全边界,指导充电基础设施布局;③作为高校教学案例,帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术; 阅读建议:建议结合文中提及的相关研究方向(如二阶锥规划、多面体聚合方法等)进行对比学习,充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验,重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节,以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。
内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种基于Python实现的联邦学习框架,旨在解决居民或行业电力负荷预测中用户电表数据隐私泄露的风险。该研究通过构建分布式机器学习模型,使各参与方在不共享原始数据的前提下协同训练全局模型,有效实现了数据“可用不可见”。文中详细阐述了联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、参数加密传输与安全聚合机制,并结合差分隐私等技术进一步增强系统的隐私保护能力。同时,研究利用真实电力负荷数据集进行了实验验证,展示了方法在预测精度与隐私保障之间的良好平衡,并提供了完整的代码实例与复现指南,便于后续研究与应用拓展。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景知识,从事智慧能源、隐私计算或人工智能相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 实现跨区域、跨主体的电力负荷协同预测,打破数据孤岛;② 在确保用户用电数据隐私安全的前提下提升负荷预测准确性;③ 推动联邦学习在智能电网、需求响应、虚拟电厂等场景中的实际部署与应用。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码与网盘资料进行动手实践,重点关注联邦学习的通信轮次设计、模型聚合算法(如FedAvg)的实现细节以及差分隐私噪声添加策略,深入理解其对模型性能与隐私强度的影响,为进一步优化与创新奠定基础。
VDA_Band_19.1_3rd edition_2026 English Inspection of Technical Cleanliness 内容概要:本文档为德国汽车工业协会(VDA)发布的第三版《技术清洁度检验:功能相关汽车部件的颗粒污染检测》(VDA 19.1),系统规范了汽车行业中零部件技术清洁度的检测方法与流程。文件涵盖从取样、提取、过滤到分析的全流程标准化操作,重点更新了干法提取(如 Stamp Test 和刷吸法)、小于50µm颗粒的检测、光学子系统和SEM/EDX标准分析方法,并引入统一材料分类体系以提升结果可比性。同时明确了“标准分析”与“自由检验”的区别,前者用于高兼容性检测,后者允许客户与供应商协商定制参数。文档还强化了对非可测组件的技术清洁保障、测量不确定度评估及方法验证的要求,并提供了多个实际案例支持应用落地。; 适合人群:适用于汽车制造业中从事质量控制、工艺开发、供应商管理及相关检测实验室的技术人员和管理人员,尤其适合具备一定质量管理或洁净度检测基础的专业人员。; 使用场景及目标:①用于制定和执行零部件清洁度检测标准;②指导 incoming/outgoing 检验及生产过程监控;③支持失效分析与质量改进项目;④作为企业内部审核和技术交流的依据; 阅读建议:建议结合VDA 19.2及其他相关标准配套使用,重点关注各章节中的起始参数设定、方法选择逻辑及附录中的检查表示例,在实际操作中同步开展方法验证与人员培训,确保检测结果的有效性和可追溯性。

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