2501_CS_SE_FZU
哈基米队—Beta冲刺day1
墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要 关注 + 加入社区| 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—Beta冲刺 |
| 这个作业的目标 | Beta冲刺day1 |
目录
- 1. SCRUM部分
- 1.1 SpringBoot 组
- （1）郑哲傲（S1）
- （2）吴坚铭（S2）
- （3）林哲兴（S3）
- 1.2 Web 组
- （1）黄贵（W1）
- （2）陈周发（W2）
- （3）吴千晔（W3）
- 1.3 数据库组
- （1）林少杰（D1）
- （2）胡致兴（D2）
- （3）郑栋文（D3）
- 2. PM部分
1. SCRUM部分
1.1 SpringBoot 组
（1）郑哲傲（S1）
- 项目进展：梳理聊天接口。
- 存在的问题 / 困难：聊天时间不同步，时间与时间不符合。
- 心得体会：需求分析是开发的基石，提前与 Web 组对齐接口标准，能从源头减少后期联调返工。
- 这次会议到下次会议的安排：开发消息发送、接收、存储核心逻辑，实现 WebSocket 连接建立与断开逻辑。
（2）吴坚铭（S2）
- 项目进展：调研公共服务器配置。
- 存在的问题 / 困难：发现很多问题源于 “版本不匹配”，后续开发需提前明确环境依赖，避免浪费时间。
- 心得体会：后续开发需提前明确环境依赖，把准备工作做在前面，才能避免后期因环境问题停滞。
- 这次会议到下次会议的安排：执行服务器部署脚本（上传项目包、配置 Tomcat），测试服务器访问（IP + 端口验证首页）
（3）林哲兴（S3）
- 项目进展：调研适用于校园二手平台的推荐算法。
- 存在的问题 / 困难：现有数据量少，推荐效果不佳。
- 心得体会：算法选型不能盲目追求复杂，要贴合项目实际。
- 这次会议到下次会议的安排：开发浏览、收藏商品的行为记录接口，实现行为数据查询接口
1.2 Web 组
（1）黄贵（W1）
- 项目进展：设计推荐商品展示区样式。
- 存在的问题 / 困难：推荐区响应式布局适配难度大。
- 心得体会：原型设计需提前对接接口数据格式，避免了后期因数据不匹配修改界面结构。
- 这次会议到下次会议的安排：完善聊天界面 HTML 结构与 CSS 样式，多浏览器兼容性测试。
（2）陈周发（W2）
- 项目进展：分析时区偏差原因。
- 存在的问题 / 困难：不同浏览器对时间格式解析差异大，历史数据修正复杂。
- 心得体会：时区问题看似简单，实则涉及全链路协同。
- 这次会议到下次会议的安排：集成时间转换工具函数到支付页、留言区，测试新数据时间显示。
（3）吴千晔（W3）
- 项目进展：简化操作流程，合并重复按钮、优化筛选条件。
- 存在的问题 / 困难：优化需求与后端接口冲突，界面美观与操作便捷难以平衡。
- 心得体会：界面优化的核心是 “以用户为中心”。
- 这次会议到下次会议的安排： 实现管理员后台优化布局，简化侧边栏、调整商品列表页。
1.3 数据库组
（1）林少杰（D1）
- 项目进展：检查 MySQL 数据库时区配置。
- 存在的问题 / 困难：历史数据时间偏差未修正，开发库与服务器库时区不一致。
- 心得体会：数据库是时区问题的根源之一，历史数据需要单独处理。
- 这次会议到下次会议的安排：编写 SQL 脚本，批量修正留言表、订单表的时间字段。
（2）胡致兴（D2）
- 项目进展：设计聊天记录表。
- 存在的问题 / 困难：聊天表字段设计不全，行为表数据量大时查询效率低。
- 心得体会：表结构设计需预判业务场景，今天在聊天表中补充字段。
- 这次会议到下次会议的安排：测试表结构可用性。
（3）郑栋文（D3）
- 项目进展：设计多用户并发测试场景。
- 存在的问题 / 困难：测试数据与实际业务场景差异大。
- 心得体会：并发测试是保障系统稳定性的关键。
- 这次会议到下次会议的安排：观察数据库数据。
2. PM部分
解决发布时间，私信时间不同步问题，着手开发推荐算法，前端后端相互配合。问题已解决10%左右，需要后续进一步解决。
项目bug以及需要修改地方：
1.项目不在再其他人电脑上运行，需要部署到公共服务器
2.支付界面时差8h，留言时间差8h，需要改时区*
3.用户聊天界面整个缺少
4.多用户并行
5.智能推荐算法引入
6.管理员界面优化
7.增加修改价格按钮
最新运行图片
相关推荐
政府科技管理者如何精准掌握辖区内科技成果资源并形成有效转化路径？.docx
科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。
风电、光伏与储能(含电池和废弃矿井小型抽水蓄能)互补调度运行研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文聚焦于风电、光伏与多种储能形式（包括电池储能及利用废弃矿井建设的小型抽水蓄能系统）的互补协调调度运行研究，基于Matlab平台构建了综合能源系统的优化调度模型。研究充分考虑可再生能源出力的不确定性、储能系统的充放电特性与寿命约束、系统功率实时平衡以及运行经济性等关键因素，设计了适用于高比例可再生能源接入场景的调度策略。通过仿真分析验证了所提模型在提升系统消纳能力、降低运行成本和增强供电可靠性方面的有效性，资源包含完整的代码实现与技术文档，便于深入理解和复现。; 适合人群：具备电力系统分析、可再生能源或优化调度基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事相关领域科研或工程应用的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①用于学习和复现风光储多能互补系统的建模与仿真方法；②支撑学术论文撰写、科研课题申报或实际工程项目中对综合能源系统协调调度策略的设计、优化与验证； 阅读建议：建议结合提供的代码逐模块研读，深入理解目标函数构建、约束条件设置及求解器调用流程，同时可进一步拓展至不同储能配置方案、不确定性处理方法（如鲁棒优化、随机规划）及先进算法的对比研究，全面提升对新型电力系统运行优化问题的分析与解决能力。
政府科技管理者在推动科技成果落地过程中，如何高效识别具有高转化潜力的科技成果？.docx
科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。
【电池健康状态估计】基于支持向量回归与充电片段特征提取的SOH评估：多源信息融合与工程化部署方案 MATLAB 电池SOH估计｜SVR回归与充电片段健康特征提取
内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB R2025b环境的电池健康状态（SOH）估计系统，该系统通过从日常充电片段中提取五项健康特征（恒流持续时间、恒压持续时间、温升幅度、增量容量峰值、充电能量），并利用支持向量回归（SVR）建立非线性回归模型来预测SOH。项目涵盖了从原始数据接入、质量控制、充电片段识别、健康特征提取、稳健预处理、SVR模型训练与参数优化，到模型评价、不确定性分析、结果可视化和模型持久化的完整工程流程。系统特别强调了数据隔离（按时间顺序划分）、防止信息泄露（仅使用训练集统计量）、稳健标准化和基于校准集的预测区间估计，以确保模型的可靠性、可部署性和结果的可信度。文档还提供了完整的代码实现、GUI界面设计、系统部署架构和未来改进方向。; 适合人群：具备MATLAB编程基础，从事电池管理系统、新能源汽车、储能电站、工业物联网或相关领域研发工作的工程师和技术人员。; 使用场景及目标：①在不进行破坏性完整充放电测试的前提下，实现对动力电池SOH的在线、快速、低成本估计；②为电池的全生命周期管理（如安全管理、维护优化、梯次利用评估）提供可靠的数据支持；③构建一个可验证、可部署、可维护的工业级数据分析流程。; 阅读建议：此资源不仅是一份算法教程，更是一个完整的工程化项目范本。建议读者结合提供的代码，深入理解其模块化设计、数据处理规范和防错机制。在学习过程中，应重点关注数据质量控制、特征工程、模型验证逻辑和部署流程的设计思路，以掌握如何将学术模型转化为稳健的工业应用。
科技中介服务机构如何利用数智工具提升服务效率与专业度？.docx
科技中介服务机构如何利用数智工具提升服务效率与专业度？
