答题玩家α冲刺--冲刺day3

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这个作业属于哪个课程2501_CS_SE_FZU
这个作业要求在哪里团队作业α冲刺
这个作业的目标记录冲刺阶段每一天的进程
其他参考文献暂无

目录

  • 1、站立式会议
  • 2、各成员进展总结
  • 3、代码签入记录
  • 4、项目运行过程截图
  • 5、项目燃尽图
  • 6、今日总结

1、站立式会议

img

2、各成员进展总结

学号姓名任务进展存在困难/问题明日安排心得体会
102300113叶佳康改善排行榜界面和错题ui,实现错题跳转功能UI设计与实现之间差距有点大,要花更多时间去实现继续学习JavaScript语法规范代码看着很舒服
102300116吴千晔创建统一异常类以及响应类无继续学习无
102300120覃俊源完善首页-专项刷题的功能无继续完善功能无
102300129柯振宇测试相关功能,检查部分接口的代码块无继续检查其余部分功能及代码无
102300208蔡少钦优化整个代码并整合所有人代码继续学习继续完善界面和学习xml和css无
102300209蔡宇鹏新增了获取答题记录和提交答案接口maven扩展更新继续开发接口暂无
102300222苏忠朝添加数据库数据无与前端接口对接数据量很大ai生成有点复杂
102300224王上政实现信息修改的同步无与后端对接同步很难实现

3、代码签入记录

2501_CS_SE_FZU

img

后端使用gitee进行版本控制
gitee.com

img

4、项目运行过程截图

仍在开发起始阶段没有运行和测试截图

img

img

5、项目燃尽图

img

6、今日总结

冲刺第三天,基本追上了计划进度,也熟悉了开发环境以及新的开发工具,接下来的开发应该会更加顺利。

...全文

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内容概要:本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,专门针对具有未知动态模型和重复任务需求的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统,应用于无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法充分利用神经网络强大的非线性逼近能力和数据驱动特性,结合迭代学习控制在周期性任务中逐次提升控制性能的优势,无需依赖被控对象的精确数学模型,即可实现对期望轨迹的高精度、渐进式跟踪。文中系统阐述了算法的整体架构设计、关键控制律的构建方式、权重更新机制以及在无人车系统中的具体实施流程,展示了其在复杂非线性环境下的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备自动控制理论、机器学习基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事自动驾驶、智能控制、机器人控制等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决无人车、工业机器人等在执行重复性路径任务时的高精度轨迹跟踪问题;②为研究数据驱动控制、迭代学习控制与神经网络的深度融合提供一个完整的仿真案例和技术参考;③辅助研究人员复现先进控制算法,服务于学术论文的验证、课题研究或实际工程项目的技术预研。; 阅读建议:建议读者在学习过程中紧密结合所提供的Matlab代码,深入剖析算法各模块的具体实现逻辑,推荐预先掌握迭代学习控制的基本原理和神经网络的相关知识,并通过Simulink搭建仿真环境,进行不同工况下的实验验证,以深刻理解算法的控制效果、收敛特性及关键参数的调优策略。

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