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1. 提供当天站立式会议照片一张 2. 每个人的工作 (有work item 的ID) 成员 昨天已完成的工作 今天计划完成的工作 工作中遇到的困难 具体贡献 郑晓丽 首页活动详情界面的美化 实现首页图片按照index号随机产生 不太会用数组,所以用if语句随机产生的 实现首页图片随机生成 廖怡洁 勋章从无到有的过程 活动详情界面美化 没什么困难 美化界面 包梦榕 我的打卡记录界面的美化 活动详情界面美化 没什么困难 美化界面 柯智青 对在打卡选择活动时的判断,若用户当日已在该活动下打过卡,就提…
1. 提供当天站立式会议照片一张 2. 每个人的工作 (有work item 的ID) 成员 昨天已完成的工作 今天计划完成的工作 工作中遇到的困难 具体贡献 郑晓丽 完成"我的活动"和"活动详情"界面美化 活动详情界面的美化 很容易因为改动一个小地方就会改变整个布局 参考左栏 廖怡洁 继续完成"我的奖励"界面设计 奖励等级的判断 换行的问题 参考左栏 包梦榕 首页的美化设计 我的打卡记录界面的美化 苦于格式排版,尝试图片随机生成 参考左栏 柯智…
Beta冲刺阶段 现阶段工作安排以及问题解决 Struts2框架配置 网上下载Struts 2 的框架代码,按照书上教程进行配置 遇到的问题:书上配置过程和实际操作有出入,按照书上过程无法完成配置过程 解决的方法:除了按照书上的方法,还参考了视频教程以及源代码,一步一步实现struts.xml和action的配置 前端界面设计和代码实现 设计出原型界面,然后按照原型界面完成代码实现 遇到的问题:由于初次接触,颜色调整和距离调整等细节问题较为复杂耗时 解决的办法:多次实践和参考类似网站的源代码 后…
Beta冲刺阶段博客集合 课程名称:软件工程1916|W(福州大学) 团队名称: 云打印 作业要求: 项目Beta冲刺(团队) 作业目标:作业集合 团队队员 队员学号 队员姓名 个人博客地址 备注 221600412 陈宇 http://www.cnblogs.com/chenyuu/ 队长 221600411 陈迎仁 https://www.cnblogs.com/yinen/ 221600409 蔡森林 https://www.cnblogs.com/csl8013/ 221600401 陈…
团队信息 队名:爸爸饿了 组长博客:here 作业博客:here 组员情况 组员1(组长):王彬 过去两天完成了哪些任务 完成beta冲刺阶段的任务安排 整理博客 接下来的计划 & 还剩下哪些任务 完成食堂平面图的绘制,以及店铺地理位置的标注 优先完成考试 有哪些收获.困难和疑问 无 组员2:赵畅 过去两天完成了哪些任务 无 接下来的计划 & 还剩下哪些任务 先复习考试 写一下新功能对应的接口 开始着手整合商家端页面并上线 有哪些收获.困难和疑问 无 github代码签入记录 组员3:胡展…
1. 作业链接: 项目Beta冲刺(团队) 2. 评分准则: 本次作业包括现场Beta答辩评分(映射总分为100分)+团队互评分数(总分40分)+博客分(总分130分)+贡献度得分,其中博客分由以下部分组成: beta冲刺博客(总分70分)(每篇10分,分别为:描述项目进展.问题困难.心得体会,各成员情况,燃尽图,站立式会议照片) 用户使用调查报告(10分) 总结随笔(10分) 凡事预则立随笔(10分) 现场答辩分加上博客分再加互评得分,再根据同学们每个人的贡献度得分计算出最后的总分. 博客分数…
凡事预则立,在Beta开始前的描述 在Beta项目冲刺开始之前,我们小组组织了一次活动室的讨论,明确了一下分工和即将来临的Beta冲刺要处理的问题和需要继续改进的地方.顺带补上一直没有的照片: 针对几个重点的要求,讨论结果如下: 1.讨论组长是否重选的议题和结论. 现在我们"咸鱼"小组一共有四位成员,分别是: 031502313 黄紫仪,031402129 张明,031402323 翁陈华,031502147 庄加鑫. 我们一致认为在团队中自始至终是由紫仪同学组织并且带领大家讨论,所以…
Beta冲刺 总结 1. 完成情况 经过了为其七天的beta冲刺,我们基本完成了之前在<beta开始前准备>博客中所列出的内容. 增加关于征信的功能,贴近选题主题.在学生的信用活动记录中添加了信用分字段的显示,以及采纳之前在alpha阶段展示时老师提出的"在申请审核的时候,将申请记录的顺序按照信用分的降序排列"的功能. 关于界面完善的问题,张松同学也一直在进行完善,完善了界面的自适应等问题. 也完成了之前确定的需要新增的批量功能,如从excel文件中批量导入学生信息,批量删…
引 个人感觉本次Beta冲刺最大的槽点还是--反向延长 "冲刺周期" 做的不一样很容易,做的更好才是非常困难的 遗留的问题 经历了Alpha冲刺,组内大多数同学也大都对实践感到些许厌倦:原定计划内的一些功能也都因大大小小的原因被删减掉了: 而我们的核心功能--AR扫描.识别商铺返回对应信息这样一个功能的准确率也十分堪忧,在Alpha阶段没有发现的问题也均在Alpha总结之后暴露出来: 算法端通过两个模型分别来完成检测.识别功能,这样分割模块的机制导致我们识别准确率不能达到预期较高的标准…