CodeArts团队实战总结评分发布

lypoom 2025-01-10 18:03:46

作业地址软工实践——CodeArts团队实战总结

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codearts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85*100%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8550%*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;

CodeArts团队实战总结评分细则🚩

本次作业总分100分,附加分20分

  1. (20')基本要求【覆盖课程作业2】

    • (5')博客排版,采用markdown排版,正确给出Gitcode仓库链接

    • (15')功能需求建模分析

  2. (40')功能设计与实现【覆盖课程目标3】

    • (35')基础功能设计与实现

    • (5')用户体验,操作的方便、快捷性

  3. (20')程序展示【覆盖课程目标5】

    • (5')Gitcode 的提交日志截图,统计各组员的commit次数

    • (12')程序运行截图及说明

    • (3')b站展示链接

  4. (20')合作分工【覆盖课程目标6】

    • (5')组员职责分工

    • (10')合作中遇到的困难及解决方法

    • (5')在服务器上部署项目

  5. (20')附加功能实现

    • (10')附加功能1
    • (5')附加功能2
    • (5')附加功能3

模块得分及总成绩

队名基本要求(20)功能设计与实践(40)程序展示(20)合作分工(20)附加功能(20)总分
 博客排版(5)功能需求建模分析(15)基础功能设计与实现(35)用户体验方便快捷(5)CodeArt提交截图、commit次数达标(>=3)(5)程序运行截图及说明(12)b站展示链接(3)组员职责和分工(5)合作中的困难和解决方法(10)服务器部署(5)附加1,积分策略(10)附加2,管理员(5)附加3,压力测试(5) 
PetGeeks41432459047590093
Sprout新苗41434551235951055116
像素游戏开发小队4143245110485733100
你说的都队4143345103485950104
饭fun而谈4143445113585952109
145679联合王国4143445103475750102
福大创智团4143355113485751105
我和群众站一队414334511348542097
相约福大414324510347504092
学号姓名成绩
042201126杨世铭109
052201224游志军103
052203130邱哲晗103
052207115欧阳开源109
062200244洪语涵82
062200253辜馨怡47
072203218庄邵锟103
072203330梁心恬113
092200201蔡子航104
152201106庄仲华103
162204210李可94
222000104李恺83
222200108朱元烨134
222200109庄芷洋95
222200110刘炳麟42
222200111李敬毅104
222200112李嘉琪95
222200113杨清坤92
222200114吴子妍95
222200116吴源桓100
222200125郑韵108
222200127徐煜晖124
222200128翁焰25
222200130黄陈铭95
222200131黄钰集109
222200133傅俊鹏117
222200134游镇诚109
222200135叶翔锋47
222200201于浩飞109
222200203王晨如58
222200205冯诗雨108
222200206朱江83
222200207朱骏祥149
222200208刘鑫城149
222200209许棠涛25
222200210苏臻炜104
222200212杨予凡116
222200214吴思108
222200216张上毅116
222200217张伟琦100
222200219陈诗柠110
222200220陈森114
222200221林点100
222200222胡彭109
222200223徐玮辰90
222200224徐逸凡104
222200225黄少洋94
222200226黄文乐104
222200227黄茂林128
222200229曹品顺92
222200230梁蕴潆70
222200231游竣超128
222200234马思敏108
222200304卢君豪79
222200305卢禧110
222200307叶宇滟124
222200308冯欣馨100
222200309孙阳105
222200310李怡涵105
222200311李梓玄105
222200312杨年申105
222200314吴荣榜126
222200328夏振96
222200329徐文彬118
222200331翁鹏124
222200401丁昌彪105
222200404刘嘉榕112
222200407杨知麟106
222200408连文桢105
222200409肖勇90
222200410张巧莹109
222200411张晨阳108
222200412陈宇106
222200416林予萱47
222200428黄铎彦50
222200429谢雨欣98
222200431漆廷煜280
222200432赛比海·托合地亚尔47
222200433魏毓延187
222200435穆拉迪力·阿布力米提94
222200440林胜阳 
222200315张俊腾105

 

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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。

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