小衣酱——Beta冲刺Day5

小衣酱 2025-11-29 18:55:40
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
团队名称小衣酱
这个作业的目标Beta冲刺Day5——SCRUM与PM报告
其他参考文献

目录

  • 1.SCRUM部分
  • 1.1站立式会议照片
  • 1.2组员总结
  • 102300403朱茜茜
  • 102300404胡跃
  • 102300312何鑫涛
  • 102300406叶芷
  • 102300412林晨宇
  • 102300413林俊辉
  • 102300414李庆聪
  • 102300415张伟健
  • 2.PM报告
  • 2.1项目时间报告
  • 2.2项目燃尽图
  • 2.3任务总量变化表
  • 2.4项目程序/模块的最新运行图片
  • 2.4.1 每日推荐界面
  • 2.4.2 智能推荐界面

1.SCRUM部分

1.1站立式会议照片

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1.2组员总结

102300403朱茜茜

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展

    完成了成果展示部分,整理了性能优化、测试通过率等关键指标。开始整合改进计划以及各成员的心得体会。花费3小时,剩余时间3小时。

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  • 存在的问题/遇到的困难

    需要确保各模块成果的平衡呈现,避免重点偏移。

  • 从现在到明天站立式会议的安排

    完成反思与总结部分,进行初稿的整体审阅

  • 心得体会

    一份好的总结报告应该全面反映团队的努力和项目的整体面貌

102300404胡跃

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展

    完成界面细节优化,完善响应式布局,确保在不同设备上正常显示。花费2小时,剩余时间2小时。

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  • 存在的问题/遇到的困难

    部分老旧浏览器兼容性需要进一步测试

  • 从现在到明天站立式会议的安排

    进行跨浏览器兼容性测试

  • 心得体会

    移动端适配需要充分考虑触摸操作的特点,提升交互体验

102300312何鑫涛

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展

    编写Day5冲刺随笔,花费1小时,剩余时间3小时

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  • 存在的问题/遇到的困难

    性能数据需要验证准确性

  • 从现在到明天站立式会议的安排

    收集Day6的素材,完成Day6冲刺随笔编写

  • 心得体会

    数据驱动决策更科学

102300406叶芷

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展

    完成用户使用调查报告初稿,花费2小时,剩余时间3小时

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  • 存在的问题/遇到的困难

    报告结论需要数据支撑

  • 从现在到明天站立式会议的安排

    完善调查报告内容

  • 心得体会

    用户研究要科学严谨

102300412林晨宇

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展

    优化智能推荐模块,完成PPT初稿制作,包含项目架构和优化成果。花费2小时,剩余时间4小时。

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  • 存在的问题/遇到的困难

    继续进行其他部分界面优化。演示流程需要进一步优化。

  • 从现在到明天站立式会议的安排

    完善PPT细节,准备演示排练

  • 心得体会

    技术演示要注重逻辑性和表现力

102300413林俊辉

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展

    完成内存优化,系统稳定性提升,花费2小时,剩余时间2小时

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  • 存在的问题/遇到的困难

    需要准备技术文档

  • 从现在到明天站立式会议的安排

    编写技术实现文档

  • 心得体会

    技术文档对维护很重要

102300414李庆聪

  • 昨天站立式会议到现在的项目进展

    完成边界条件测试,系统稳定性达标,花费1小时,剩余时间3小时

img

  • 存在的问题/遇到的困难

    测试报告需要完善

  • 从现在到明天站立式会议的安排

    编写完整的测试报告

  • 心得体会

    测试质量决定产品品质

102300415张伟健

  • 站立式会议至今的项目进展

    完成数据库连接池优化,系统性能达标,花费2小时,剩余时间3小时

img

  • 存在的问题/遇到的困难

    部署文档需要完善

  • 从现在到明天站立式会议的安排编写部署和维护文档

  • 心得体会

    运维文档对项目可持续性重要

2.PM报告

2.1项目时间报告

所有工作的预期时间(min)已完成工作花费的时间(min)剩余工作的预期时间(min)
21001365735

2.2项目燃尽图

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2.3任务总量变化表

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2.4项目程序/模块的最新运行图片

2.4.1 每日推荐界面

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2.4.2 智能推荐界面

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内容概要:本文聚焦风电出力的不确定性问题,采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集,有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率,研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术,对生成的高维场景进行聚合与概率修正,保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现,形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架,为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集,显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景,提升模型对不确定性的刻画能力;②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法,构建高精度的不确定性输入模型;③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集,平衡计算精度与效率,支撑实际工程决策。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行,重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则,关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果,以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 全国范围内的飞思卡尔智能车竞赛是一项专注于在校大学生的科技创新项目,其目的在于通过设计并制造一辆能够执行特定任务的智能车辆,以增强学生的创新思维和工程实践技能。在此过程中,参赛团队需要开发相应的控制程序代码,用以确保智能车的平稳运作以及高级功能,例如路径选择、障碍物躲避等。本文将详细分析飞思卡尔智能车竞赛程序代码中常见的几个核心信息技术范畴:PID控制方法、智能控制方法、图像识别方法以及超声波测距技术。 PID控制方法作为智能车控制系统的核心组成部分,通过模仿人类的驾驶行为,并融合传感器提供的实时数据,对车辆的运动进行精确调控。在智能车竞赛中,PID控制通常被应用于处理车速、方向和加速度等多个控制方面。一个标准的PID控制系统主要由三个关键部分构成:比例部分(P)、积分部分(I)和微分部分(D)。比例部分负责减少误差,积分部分旨在消除稳态误差,而微分部分则预测误差的发展趋势,从而实现快速响应变化。通过调整PID参数,可以使智能车在赛道上保持稳定,并能迅速适应赛道条件的变化。 智能控制方法的实现是智能车在复杂环境中有效运行的关键。智能控制往往需要整合机器学习和人工智能技术,例如模糊逻辑、神经网络或遗传算法等。在智能车竞赛场景下,车辆需要依据传感器收集的环境数据,完成对路线的识别、障碍物的规避等任务。路径规划方法能够协助车辆挑选最优的行驶路线,而避障策略则保障车辆能够安全地绕开前方的障碍物。此外,智能车还应具备一定的学习功能,能够适应环境的变化,并作出相应的调整。 图像识别方法对于智能车对赛道的感知能力具有决定性作用。车辆通常配备摄像头或其他视觉传感器来采集图像信息。借助图像处理...

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