第七周个人周报-197242-董浩宇

197242班董浩宇 2026-05-11 11:47:59

一、本周任务执行情况

任务情况预计用时实际用时

合并团队报告,完成个人报告

完成

5h

6h

与队友共同实现ai聊天后端功能

完成

5h

5h

完善管理员功能表格

完成

1h

1h

实现管理员功能前端界面

完成

1.5h

1h

与队友共同实现管理员后端

完成

3h

2h

二、本周个人工作中的困难与解决方案

困难:

  • 1.如何获得ai大模型的api,如何将ai大模型的api在后端配置?

  • 2.管理员后端在删除队友时,为什么会删除失败?

解决方案:

  • 1.与队友商量,最终决定配置豆包的api,同时查看火山方舟对应文档,学习如何配置。

  • 2.经过idea控制器的日志,了解到在删除用户时没有级联删除所有有关的表,之后在一系列比对后,最终在相关表的操纵层进行修改,成功实现级联删除用户。

三、本周学习内容

  • 1.AI接口开发知识:学习大模型API申请流程、接口调用方式,掌握后端接入第三方AI接口的配置方法,了解火山方舟平台的使用规范,熟悉API密钥管理、请求参数配置以及接口调试技巧

  • 2.后端数据库优化知识:学习数据库级联删除原理,掌握通过修改操作层代码优化数据表关联逻辑的方法;学会利用IDEA运行日志排查后端代码bug,提升程序故障排查和问题调试能力。

四、个人对本周工作的感悟

这周我负责了项目的前后端开发和报告整理工作,所有任务都顺利做完了。本次开发过程中,我真切体会到团队合作的重要性。在对接AI接口时,我对相关操作并不熟悉,靠着和队友互相交流、一起探讨,才顺利解决了问题。另外在修复删除用户的bug时,我学会了查看运行日志排查错误,也意识到自己写代码时考虑不够全面,经常忽略数据表之间的关联关系,从而产生程序漏洞。

这也是项目的最后一周,在这次的项目中我真切意识到自己作为队长的许多不足之处,比如太过的重视技术方面的提高,而忽略了文档方面许多东西。同时在时间规划方面也有着许多不足之处,导致了许多问题。后续我一定会认真改正,提前做好时间的规划。

但同时,我也获得了许多收货。在第一周,我仅掌握简单的Spring Boot项目搭建、数据库增删改查操作,随着开发推进,我逐步学习并理解了Servlet底层原理、Spring框架IOC、AOP、MVC核心底层知识,熟练使用JPA操作数据库,能够独立编写后端接口、完善业务逻辑,同时掌握了跨域配置、图片本地存储、字段校验等实用开发技巧。

开发过程中我也遇到了诸多技术难题,Git分支操作错误导致项目损坏、跨域访问无法连通、数据表冗余、接口校验逻辑漏洞等问题层出不穷。最开始我面对bug容易慌乱,有时候不得不熬夜去改好多好多东西。

慢慢地,在写后端的时候,我学会利用Postman测试接口是否可以传送正确的数据、学会使用浏览器F12调试工具排查一些前端经常出现的小问题,结合资料与AI辅助分析代码,逐一攻克技术难点。

而在团队管理上,我也学会了TAPD平台使用,我发现一个好的合作平台确实能够极大节省我们做项目合作的时间。通过它能够完成需求录入、任务拆分、缺陷记录、文档编写等工作。

同时在三四周的时候,ai也成为了必不可少的一个工具,我也越来越认识到ai是一把双刃剑。在使用ai完成后端各个部分的工作的过程中,前两周任务比较少的时候,我还能做到静下心来,一步一步的完成项目,了解每一行代码的意思。但不知道从什么时候起,或许是中期检查的压力,或许是代码任务的愈发繁重,我在那个时候越来越依赖ai起来。对一大堆的代码不求甚解,只要能运行就行,变的越来越急功近利起来。从一个学习者变的更像一个代码搬运工。

而在,五六周我也深刻反思了过度依赖AI的问题,现在的我会刻意研读每一段代码,弄懂底层逻辑,摆脱代码搬运的开发方式。也会多多使用常见开发工具,了解哪里出了问题,如何独立处理问题,

本次项目让我明白后端开发不仅是写接口,更要考虑代码严谨性、安全性和逻辑性,技术学习一定要动手实践、深究原理,不能只依赖网课和工具。也学会了作为一个队长如何管理和带动团队,虽然还有许多不足之处,但我也会继续努力改正的。

 

 

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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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