结对编程(Python实现)】的更多相关文章

目录 软件工程结对项目:Python实现wc程序 结对项目Github地址 项目成员 项目要求 说明 需求 PSP表格 解题思路描述 设计实现 代码组织图 代码分析 代码覆盖率 测试 单元测试 回归测试 效能分析 项目总结与收获 软件工程结对项目:Python实现wc程序 结对项目Github地址 https://github.com/Fyzy/Exercises__pwd 项目成员 刘志豪 3117008744 谭万钏 3117008747 项目要求 说明 实现一个自动生成小学四则运算题目的命…
Github (李昆乘)(陈俊豪) 开发流程 PSP2.1 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划  60  90 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间  60  90 Development 开发  580 1780 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术)  100  80 · Design Spec · 生成设计文档  50  120 · Design Revie…
一.Github项目地址:https://github.com/asswecanfat/git_place/tree/master/oper_make 二.PSP2.1表格: PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 150 150 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 150 150 Development 开发 1340  1720 · Analysis · 需求分析  50 60…
一.Github地址:https://github.com/nullcjm/mypage 项目搭档:3117004662梁子豪 3117004648陈俊铭 二.PSP表格: PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 30 30 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 30 30 Development 开发 800 840 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 120…
摘要: 在本次作业博客里,我将主要阐述作业3的收获.作业3表面是将之前的程序转换为图形界面(之前程序见http://www.cnblogs.com/shone/p/3348372.html),然而本质是: 1. 熟悉模块化.重构.重写 2. 体验结对编程. 作业以上一次的优秀代码为基础,我们首先敲定了/h, /v, /h /v, /a几个模块的算法,然后进行模块化,成为独立的.dll文件,最后使用PYQT写UI并调用前述dll文件,实现原始需求.博客中老师要求提到的内容,以加粗表示. 上图为我们…
0 小组成员 李世钰 / 2017202110264 王成科 / 2017282110249 1 项目 GitHub 地址 && 演示地址 GitHub: https://github.com/lishiyuwhu/Homework/tree/master/SE/HW3 2 预估耗时 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划     · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 20 1…
结对编程项目在欢快的国庆假期中也顺利结束了.从最初拿到结对编程项目的思考,再到一步一步实现,中间经历了一个漫长的过程.在我和队友的多次协商下,最终我们还是选择使用基于python来实现这一次结对编程项目,并且最终选择了以eric6 + pyqt5 +Anaconda3以及pycharm混搭的开发环境来实现了此次带UI的中小学生题目生成系统. 设计实现: 关于此次结对项目,我和队友总结了一下,主要分为两个方面,UI加上后台的实现,我们也进行了明确的分工,我去实现UI界面,队友实现后台系统,后期再根…
集大软件工程15级结对编程week1 0. 团队成员 姓名 学号 博客园首页 码云主页 孙志威 20152112307 Agt Eurekaaa 孙慧君 201521123098 野原泽君 野原泽君 项目码云链接 1. 需求分析:针对现有代码的改进分析,新开发功能的分析. 1. 题目需求: 原题要求: 写一个能自动生成小学四则运算题目的命令行 "软件": 除了整数以外,还要支持真分数的四则运算,真分数的运算,例如:1/6 + 1/8 = 7/24; 运算符为 +, −, ×, ÷: 并…
复现极限模型 codenn 原理 其原理大致是将代码特征映射到一个向量,再将描述文字也映射到一个向量,将其cos距离作为loss训练. 对于代码特征,原论文提取了函数名.调用API序列和token集:对于描述文字,通常选取docstring(Python)或函数上方或内部注释(JavaScript).对于函数名.token集,会按照驼峰命名和下划线命名进一步划分成更小的词法单元,而API序列则保留不再分割. 所有的这些词素,对于有序的会使用RNN或其变种处理,再将RNN每一个词的输出进行池化:对…
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