软件工程实践课程与博客安排‑202601‑W

软件工程实践课程目标

序号课程目标
1.理解软件工程师的职业道德规范和实践要求,了解国情社情民情,理解软件产品对社会、健康文化等影响,树立积极向上的软件开发理念。
2.掌握需求分析的全过程,能辨别客户表述的多样化要求,熟练使用需求表达工具,能够规范、准确地表达客户的需求,构建需求分析模型。
3.掌握软件开发的全过程,遵循体系结构设计方法和基本设计原则,通过正式的技术评审,完成从体系结构设计模型、数据设计模型和构件级设计模型,形成面向高效可靠的服务组件设计方案或软件系统设计方案。
4.能够执行从组件到软件系统的技术评测,具备设计模型的评判能力,具有创新设计意识,能够优选设计方案。
5.遵循软件开发各阶段文档标准,采用规范的表达,掌握需求规格说明书、系统设计说明书、系统测试报告等文档撰写方法,具备与业界同行交流能力。
6.具有良好的团队意识和合作技能,能够与其他成员开展有效的沟通和协作;能够组织、协调或指挥团队开展工作。
7.能够辨别具体软件项目管理中涉及的构成要素,掌握软件规模和工作量的估算方法,能够选择合适的工具规划软件进度并对项目管理过程进行配置,具备初步的管理复杂软件工程项目的能力。

软工实践上课安排(2026‑01学期)

序号时间对应教学周序内容覆盖课程目标
110.9/周五6组队/随机分配成员
团队选题报告答辩
1、5、6
210.16/周五7团队项目原型设计与需求答辩1、2、5、6
310.23/周五8团队项目系统设计答辩
团队项目数据库设计答辩
3、4、5、6
3、5、6
410.30/周五9Alpha版本演示
课后发布填写技术栈文档,换人
3、5、6、7
511.3/周二10LLM结合探索
团队CodeArts实训(机房)
中期调查问卷
2、3、4、6
611.27/周五13Beta版本演示/系统验收
终期调查问卷
4、5、6、7

软工博客作业‑课程目标对应(2026‑01学期)

序号实践习题覆盖课程目标/占比习题所属分类权重W班
负责助教
博客起止时间
1准备篇‑‑技术路线1/1E技术/产品分析类5%吴雨珍
李之尹
9.10‑9.17
2与AI结对编程2/0.2;3/0.3;5/0.3;6/0.2P结对编程类10%谭园园
卢怡婷
9.18‑9.24
3种子队选拔和团队展示1/0.7;7/0.3T团队项目类5%李之尹
吴雨珍
9.25‑10.08
4项目需求分析2/0.4;5/0.2;6/0.2;7/0.2T团队项目类10%卢怡婷
谭园园
10.9‑10.15
5概要设计和数据库设计3/0.2;4/0.2;5/0.2;6/0.2;7/0.2T团队项目类10%吴雨珍
李之尹
10.16‑10.22
6站立式会议+alpha冲刺3/0.4;6/0.2;7/0.4T团队项目类15%谭园园
卢怡婷
10.23‑10.29
7LLM结合探索CodeArts团队实战总结2/0.2;3/0.2;4/0.2;5/0.2;6/0.2G CodeArts实训类15%李之尹
吴雨珍
11.3‑11.5
8软件评测4/0.6;5/0.4E技术/产品分析类10%卢怡婷
谭园园
11.6‑11.11
9Beta冲刺+事后诸葛亮4/0.6;6/0.2;7/0.2T团队项目类15%吴雨珍
李之尹
11.12‑11.26
10个人技术总结+项目总结1/0.4;4/0.4;5/0.2E技术/产品分析类5%谭园园
卢怡婷
11.27‑12.4
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内容概要:本文针对交直流混合数据中心园区的能源供应与算力资源协同问题,提出了一种多源-算力协同供电协调规划方法。该方法深度融合电力系统与信息计算系统,综合考虑光伏、风电、市电等多种能源形式与算力负载的时空耦合特性,通过构建多目标优化模型实现能源供给与算力需求的动态匹配与联合优化。研究设计了兼顾经济性、能效性与供电可靠性的综合评价体系,并采用Matlab进行建模仿真,对不同运行场景下的规划方案进行了对比分析,有效验证了所提方法在降低综合运营成本、提升能源利用效率和增强系统韧性的优越性能。; 适合人群:具备电力系统、能源管理、计算机系统或自动化等相关专业背景,从事数据中心、综合能源系统(IES)、新能源优化、算力网络等交叉领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为交直流混合架构的数据中心园区提供科学合理的多能协同供电与算力资源联合规划方案;②实现算力任务调度与多源供电策略的深度协调优化,最大化可再生能源消纳,提升整体能源效率与系统运行可靠性;③为其他涉及“能源-信息”深度融合的综合能源系统优化调度研究提供理论参考与Matlab代码实现基础。; 阅读建议:本文是典型的跨学科交叉研究,阅读时应重点关注其多目标优化建模的构建逻辑、多源-算力协同机制的设计原理以及目标函数与约束条件的数学表达。建议结合所提供的Matlab代码,动手复现仿真过程,深入理解模型求解细节,从而更好地掌握该方法的核心思想,并尝试将其迁移应用于自身相关的优化问题研究中。

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