第七周个人周报-197241白佳琪

197241-白佳琪 2026-05-11 12:23:15

(1)修复系统遗留的边界 Bug,完成前后端部署运行的最终自测。

(2)整理个人在全栈开发中的工作量,撰写《个人实习报告》(含 PSP2.1 时间记录表及结对编程总结)。

(3)作为队长,回收队友的各个文档模块,统筹并排版最终版的《团队实习报告》。

计划完成情况预计用时实际用时
修复收尾Bug与最终自测是3h4h
撰写个人实习报告及PSP表是4h5.5h
团队文档统筹与最终排版是3h3.5h

个人工作中存在的问题以及应对措施

(1)问题:在撰写 PSP(个人软件过程)表格时,发现自己平时只关注了“具体编码”的用时,对“需求分析”、“设计复审”等阶段的时间没有清晰的概念,导致填表时容易卡壳。

应对措施:打开了我们团队的 TAPD 看板和 GitHub 仓库,通过查看自己每次建任务卡片的时间和最终 push 代码的时间戳,倒推出各个软件工程阶段的真实耗时,让数据更加具有说服力。

(2)问题:汇编《团队实习报告》时,发现大家交上来的 Word 文档格式五花八门,图片大小也不一致,强行拼凑在一起非常影响观感。

应对措施:我花了一个多小时重新建立了一套 Word 样式(大标题、小标题、正文、引用代码块),把队友的内容纯文本粘贴过来后重新排版,并统一将流程图和表格设置为居中对齐。

个人学习的新知识点以及学习途径和方法

  • 知识来源:Gemini 大模型辅助、软件工程课程 PPT 课件。

  • 新知识点:

    1. 深入理解了 PSP2.1 中各项指标的意义,明白了“代码复审(Code Review)”和“事后总结(Postmortem)”在现代软件工程流水线中的重要价值。

    2. 学习了项目交付标准文档的行文规范,掌握了如何用大二学生的真实口吻,将枯燥的代码工作转化为有逻辑、有反思的工程化总结文字。

个人对本周工作的感悟

以前总觉得“程序员把代码敲完,项目就算结束了”,但经历了这个收尾周我才彻底醒悟:写代码可能只占软件工程的 50%,剩下的 50% 全在测试、修 Bug 和写文档里!

看着一个个散乱的 .vue 和 .js 文件最终变成页面上流畅的功能,看着群里零碎的讨论最终汇聚成几十页厚实、规范的《团队报告》,那种作为全栈队长的成就感是无与伦比的。这学期的课设算是圆满收官了,虽然连轴转很累,但不管是技术上还是团队管理上的收获,都让我觉得千金不换。

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源码链接: https://pan.quark.cn/s/651b74ed6067 《MQL4中文帮助手册》是一部详尽阐述MetaQuotes Language 4(MQL4)编程语言的参考书籍,其核心目标在于协助用户掌握并运用MQL4进行金融市场的自动化交易系统构建。MQL4作为MetaTrader 4交易平台的核心编程语言,赋予了交易者开发自定义指标、Expert Advisors(EA智能交易系统)以及脚本的能力。 ### MQL4基础知识 1. **Syntax 语法**:MQL4的语法规则与C/C++语言展现出相似性,涵盖了变量声明、函数调用、条件判断、循环机制等核心要素。熟练掌握并合理运用语法是开发高效MQL4代码的先决条件。 2. **Comments 注释**:在MQL4编程环境中,单行注释采用两个斜线(//)进行标识,而多行注释则通过/* 和 */进行界定。注释的主要功能在于阐释代码用途,从而提升代码的可读性与可维护性。 3. **Identifiers 标识符**:标识符是程序中用于命名变量、函数、类等元素的字符序列。其命名规则要求必须以字母或下划线作为开头,后续可包含字母、数字或下划线组合。MQL4语言对大小写敏感,因此`MyVariable`与`myvariable`被视为两个独立的标识符。 4. **Reserved words 保留字**:保留字是MQL4语言中预先设定的特殊词汇,例如`int`, `bool`, `double`, `if`, `else`, `for`, `while`等,这些词汇不可用作自定义标识符,以防止与语言关键字产生冲突。 5. **Data types 数据类型**:MQL4支持多元化的数据类型,包括...
内容概要:本文针对电动汽车参与充放电调度时因放电奖励差异导致车主响应意愿不均衡的问题,提出了一种量化用户响应行为的电动汽车响应率计算方法,并提供了基于Matlab的代码实现。该方法通过建立激励机制与用户参与度之间的数学关系,有效刻画不同奖励水平下车主对放电调度的响应概率,为核心研究电动汽车集群调控、需求侧响应策略优化及电力市场激励机制设计等问题提供了关键建模工具,有助于提升电网对大规模电动汽车负荷的调度能力与互动效率。; 适合人群:具备电力系统、智能交通或能源管理等相关专业背景,熟悉Matlab编程语言,从事科研工作或工程应用的研究生及研究人员。; 使用场景及目标:①用于分析不同激励政策对电动汽车用户行为的影响程度;②构建需求响应模型中的用户响应概率模块,提升负荷预测与调度决策精度;③支撑车网互动(V2G)场景下的优化调度算法开发与仿真验证,推动电动汽车资源的规模化协同利用。; 阅读建议:建议结合具体的调度场景和实测用户行为数据,对该响应率模型进行参数标定与适应性调整,并可进一步将其融入多目标优化、博弈论或强化学习等高级决策框架中,以增强模型的实际应用价值与理论深度。

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