第六周个人周报-197242-王凌岳

197242_王凌岳 2026-05-11 11:57:07

第六周个人周报

一、本周计划任务与实际完成情况(PSP表)

PSP阶段计划完成内容预估时间实际时间
系统联调配合队友完成系统整体联调2h2.5h
功能测试对评论模块与数据库功能进行测试2h3h
Bug修复修复项目后期遗留问题2h2.5h
数据完善补充电影测试数据与评论数据1.5h2h
文档整理完善个人报告、结对编程报告2h3h
项目收尾检查TAPD任务与GitHub提交情况1h1h
总计 10.5h14h

 

二、个人工作中存在的问题以及应对措施

本周项目已经进入最后收尾阶段,主要工作不再是新功能开发,而是系统联调、Bug修复、测试以及文档整理。

在项目后期,我发现最大的一个问题是前期很多功能虽然已经完成,但真正联调时仍然会出现各种小问题。例如:

1.部分接口返回数据格式不统一

2.数据库测试数据不完整

3.某些功能在单独运行时正常,但整体运行时出现异常

4.评论数据与电影数据关联不完整

这些问题虽然不属于大型Bug,但在项目收尾阶段会影响整体系统运行效果。

面对这些问题,我主要通过:与队友一起联调项目, 检查数据库数据, 多次运行接口测试  查看控制台日志等方式逐步解决。

另外,在整理项目文档时,也发现自己平时开发过程中很多内容记录不够完整,导致后期整理报告时需要重新回忆开发过程。后续我开始更加注意TAPD任务记录以及开发过程保存。

三、个人学习的新知识点以及学习途径和方法

本周主要学习内容已经从“功能开发”转向“项目测试与工程管理”。

1. 系统联调与接口测试

学习了: 多模块联调流程, 接口返回结果检查 ,数据库联动测试 测试数据验证

通过多次运行项目,对系统整体运行流程更加熟悉。

2. 软件工程项目收尾流程

学习了:项目文档整理, 个人总结, 编写结对编程报告, 整理TAPD任务, 收尾GitHub提交检查

相比项目初期,现在更加理解软件工程不仅仅是写代码,还包括大量项目管理与文档工作。


3. Bug分析与定位

本周虽然没有开发新的大型功能,但通过联调发现了很多之前未注意的小问题。

例如:查询结果为空 ,数据关联错误,SQL初始化顺序问题

通过不断测试和修改,提高了自己分析问题与定位Bug的能力。

本周主要通过:与队友讨论,查看项目日志,重复运行测试,阅读之前代码等方式进行学习。

四、个人对本周工作的感悟

本周项目已经基本接近完成,相比项目刚开始时,现在最大的感受是:

真正的软件工程项目远比课堂上的小作业复杂。

项目开发不仅仅是完成某个功能,更重要的是:多人协作,模块联调,Bug修复,数据测试,文档整理,项目管理

很多时候,一个功能单独运行没有问题,但真正放到整个系统里时,还是会出现各种细节问题。

通过这次项目后期的联调与测试,我也更加理解了软件测试的重要性。如果没有最后阶段的大量测试,很多问题其实很难发现。

另外,在与队友协作过程中,我也逐渐适应了团队开发的节奏。相比一开始对Git、TAPD、Spring Boot都不熟悉,现在已经能够较独立地完成:

项目运行 ,数据库初始化 ,接口测试  Bug修复, 文档整理

虽然自己目前还有很多不足,但通过这次软件工程项目实践,我已经对真实的软件开发流程有了更加完整的认识,也积累了一定的团队协作开发经验。

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内容概要:本文系统研究了交直流混合微电网中互联变换器采用的归一化下垂控制策略的内在机理,深入剖析了系统中存在的频率与电压耦合特性、功率再分配的边界条件,以及在孤岛运行模式下遭遇多重扰动时的动态响应规律。通过构建Simulink仿真模型,全面验证了该控制策略在实现交直流子系统间功率精确协调分配、维持系统频率与母线电压稳定方面的有效性。研究不仅揭示了不同运行工况和扰动场景下系统的动态特性与恢复能力,还重点探讨了控制参数对系统鲁棒性和稳定性的关键影响,阐明了归一化下垂控制在提升微电网自治运行能力和应对复杂工况方面的核心作用与技术优势。; 适合人群:具备电力系统、微电网或电力电子等相关专业背景,从事新能源并网、分布式能源系统控制、智能电网技术研发工作的工程师、研究人员及高校相关专业的研究生。; 使用场景及目标:①深入理解交直流混合微电网中互联变换器的协同控制原理与功率平衡机制;②掌握归一化下垂控制策略的设计方法、参数整定原则及其对系统小信号与大信号稳定性的影响;③学习并实践利用Simulink进行复杂微电网系统的动态建模、多工况仿真与多扰动响应分析,为新型微电网控制器的设计、优化与工程应用提供坚实的理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源强调理论分析与仿真实践的高度结合,读者应在透彻理解控制理论与系统建模原理的基础上,亲自动手复现文中的Simulink仿真模型,通过调整控制参数、设置不同的负载投切与故障扰动场景,深入探究控制策略的动态响应过程、稳定边界与鲁棒性表现,从而获得深刻的认知。
内容概要:本文针对风力涡轮机对雷达探测造成的杂波干扰问题,研究了利用数字相控阵雷达进行杂波抑制的方法,并提供了基于Matlab的代码实现。通过数字波束成形技术,相控阵雷达能够灵活调整发射与接收波束的方向,从而增强目标回波信号的同时有效抑制来自风力涡轮机的强杂波干扰。文中系统阐述了雷达信号建模、风力涡轮机杂波特性的数学描述、数字波束成形算法的设计与优化过程,并通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性。该研究为解决风电场周边雷达探测性能下降问题提供了理论依据和技术路径,具有较强的工程应用前景。; 适合人群:具备一定雷达信号处理或数字信号处理基础,从事相关领域研究的研发人员和高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于雷达系统设计中以提高在复杂电磁环境下的目标检测与跟踪能力;②用于教学与科研工作中作为案例分析,深入理解数字相控阵雷达的工作原理、波束成形机制及其在实际工程中的应用价值;③为风电场附近雷达站的抗干扰设计提供技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,深入理解算法实现细节,同时配合文中理论推导,掌握信号模型构建、杂波抑制策略设计及仿真验证的全流程,以全面提升在雷达信号处理领域的综合能力。
已训练模型权重加PyQt可视化工程,省去训练调参时间,毕设课设直接可用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[强制标志(Mandatory signs), 其他(Others), 优先标志(Priority signs), 禁止标志(Prohibitory signs), 警告标志(Warning signs)] · 训练集:420 张 · 验证集:60 张 · 测试集:120 张 · 总计:600 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的交通标志检测,通过车载视角采集真实场景数据,为智能交通系统提供高精度识别基础,具有重要的实际应用价值。 该数据集在训练集、验证集和测试集之间进行了科学划分,训练集420张、验证集60张、测试集120张,分布比例合理,确保了模型训练的充分性和评估的可靠性。 该数据集的标注工作严谨细致,所有交通标志均经过精准定位和规范分类,标注边界清晰、类别准确,体现了高质量的数据处理标... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 88 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9280** mAP50-95 | 0.6656 Precision | 0.9039 Recall | 0.8545 train/box_loss | 1.0433 train/cls_loss | 0.6473 val/box_loss | 1.1456 val/cls_loss | 0.6384 【训练过程分析】 88 轮训练后 mAP50 达到 0.9280,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反...

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