队名

  • 火箭少男100

组长博客

作业博客

成员冲刺阶段情况

  • 林燊(组长)

    • 过去两天完成了哪些任务

      • 协调各成员之间的工作
      • 协助后端界面的开发
      • 搭建项目运行的服务器环境
      • 训练YOLO及CRNN模型
      • 展示GitHub当日代码/文档签入记录(组内共享)

    • 接下来的计划

      • 协助算法迁移学习的弱分类器实现
      • 扩充数据集并且训练模型
      • 优化模型结构
    • 还剩下哪些任务

      • 燃尽图(组内共享)
  • 有哪些困难
    • CTPN的水平、竖直参数选取问题
    • 运行用的服务器性能不佳
  • 有哪些收获和疑问
    • 通过阅读相关论文及实战模型,丰富了算法实践经验
    • 服务器端配置方面的心得
  • 董钧昊
    • 过去两天完成了哪些任务

      • 完成服务器的环境搭建
      • 全面完成服务器端的响应式算法
      • 优化了YOLO算法的输入图片模块
      • 完成了数据增强模块中的泊松噪声算法
    • 接下来的计划
      • 将全部数据投入数据扩充来进一步丰富数据集
      • 协助完成直推式迁移学习中的强分类器模块
    • 还剩下哪些任务
      • 全部数据的投入训练
      • 协助软件开发组完成对接
    • 有哪些困难
      • 神经风格迁移实现较困难——需应用SRCNN来完成高分辨率扩展
      • 数据量过少,难以完成更优性能
    • 有哪些收获和疑问
      • 通过阅读残差网络论文及部分心得博客,较浅地理解了跨层跳跃连接
      • 掌握了朴素贝叶斯分类器的基本原理
      • Q:2天的期限对于算法这一类很难给出阶段性成果,是否有更合适的成果展示形式?
  • 卢恺翔
    • 过去两天完成了哪些任务

      • 对训练完的模型进行稳定性和正确率测试
      • 协助服务器的环境搭建
      • 根据测试结果调整网络参数
    • 接下来的计划
      • 对调整后网络的模型进行稳定性和正确率测试
      • 协助直推式迁移学习的训练
    • 还剩下哪些任务
      • 存在部分数据尚未标注
      • 部分原始数据处理
      • 添加更多数据
    • 有哪些困难
      • 测试的数据量过多,测试复杂、繁琐
      • 有效数据量过少,导致泛化程度不佳
    • 有哪些收获和疑问
      • 加深了对CRNN的转录层的理解
      • 了解Tensorflow框架实现CRNN的算法
  • 陈俞辛
    • 过去两天完成了哪些任务

      • 明确了本次 Alpha 冲刺要完成的任务,并做好分工
      • 测试已完成功能
      • 收集本次博客需要的材料
      • GitHub当日代码/文档签入记录(组内共享)
    • 接下来的计划
      • 继续测试开发组完成的功能
      • 完成接下来的 Alpha 冲刺的博客
    • 还剩下哪些任务
      • 燃尽图(组内共享)
    • 有哪些困难
      • 不会自动化测试,只能手动进行测试
      • 同学们交上来的材料格式不一,无法直接在博客中使用
    • 有哪些收获和疑问
      • 即使写博客也要明确规范
      • 测试
  • 杨喜源
    • 过去两天完成了哪些任务

      • 基本完成了短信验证登录
    • 接下来的计划
      • 社区前端界面编写
    • 还剩下哪些任务
      • 一系列前端界面。
    • 有哪些困难
      • 短信验证配置一直出错
    • 有哪些收获和疑问
      • 增强了java代码能力
  • 朱志豪
    • 过去两天完成了哪些任务

      • 过去两天完成了哪些任务
      • 学习了Java语言的部分内容
      • 撰写了第三次冲刺的博客
      • 完成了相册界面
    • 接下来的计划
      • 我的收藏界面
      • 用户发动态界面
    • 还剩下哪些任务
      • 一系列前端界面
    • 有哪些困难
      • 之前对前端了解的很少,现在要做需要很长的学习时间。
      • Xml直接写前端不够用,得学习Java
    • 有哪些收获和疑问
      • 学了一些简单的Java
      • 有没有可以一键撤销当天安装的所有软件的功能,安装一些软件各种细致的东西卸不掉太烦
  • 陈柏涛
    • 过去两天完成了哪些任务

      • 搭建阿里云服务器
      • 使用http从服务器获取数据
    • 接下来的计划
      • 安卓客户端将数据上传到服务器
      • GPS功能的实现
    • 还剩下哪些任务
      • 各子页面功能的实现。
    • 有哪些困难
      • 外网通过http获取服务器数据需要配置防火墙网络端口
      • linux服务器只有命令行界面,没有桌面
    • 有哪些收获和疑问
      • 学会了服务器的简单搭建
      • 学会了安卓中通过HttpURLConnection与服务器交互
      • 复习了linux命令的使用
  • 蔡宇航
    • 过去两天完成了哪些任务

      • 完成了自定义相机界面
      • 完成了定时拍照功能。
      • 学习了Android studio关于surface view的内容
      • 相机功能的进一步优化。
    • 接下来的计划
      • 完成与服务器之间的交互。
      • 完成登录界面的美化工作。
    • 还剩下哪些任务
      • 美化与制作剩余界面
      • 与服务器之间的交互。
    • 有哪些困难
      • 自定义相机如何实现
      • 如何实现定时拍照功能
    • 有哪些收获和疑问
      • 理解了自定义相机和调用系统相机为不一样的过程,包括所需要的权限也不同
      • 通过设置延时实现定时拍照
      • 学会了通过预览图片实现自定义相机
  • 刘宏岩
    • 过去两天完成了哪些任务

      • 拍摄了永嘉天地内部店铺的招牌。
      • 继续爬取额外的店铺照片
      • 对上述图片进行了标注
      • 入门python爬虫并尝试爬取简单页面
    • 接下来的计划
      • 完成评论信息的爬取
    • 还剩下哪些任务
      • 评论信息爬取
      • 店铺简介爬取
      • mysql数据库的搭建
    • 有哪些困难
      • python爬虫尚未学习
      • 可能有一些网站具有反爬虫手段
    • 有哪些收获和疑问
      • 学会了python环境搭建
      • 初步学习了python中的requests库

组内最新成果

  • 算法组

    • 服务器端环境搭建(具体如下图所示,展示难度有点大,部分是通过编译配置的)
    • YOLO模型以及CRNN模型的训练(具体如下图所示)


  • 开发组

    • 使用http获取服务器数据
    • 自定义相机

站立会议合照

  • 说明:志豪被挡住了

会议耗时记录

第N次会议 耗时(分钟)
1 11
2 8
3 15

个人部分

PSP

PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟)
Planning 计划 30 60
· Estimate · 估计这个任务需要多少时间 30 60
Development 开发 445 500
· Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 210 150
· Design Spec · 生成设计文档 60 60
· Design Review · 设计复审 20 40
· Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 15 20
· Design · 具体设计 30 30
· Coding · 具体编码 120 90
· Code Review · 代码复审 20 20
· Test · 测试(自我测试,修改代码,提交修改) 0 0
Reporting 报告 50 60
· Test Repor · 测试报告 0 0
· Size Measurement · 计算工作量 10 15
· Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 30 35
合计 545 520

学习进度条

第N周 新增代码(行) 累计代码(行) 本周学习耗时(小时) 累计学习耗时(小时) 重要成长
1 300 300 18 18 原型设计,爬虫关于python的urllib库及request库学习
2 0 300 8 26 钢铁直男们的审美进步“一点点”
3 500 800 12 38 Java爬虫、Tkinter界面
4 300 1100 11 49 tensorflow框架、神经风格迁移
5 200 1300 6 55 tensorflow框架、生成式对抗网络理论基础
6 100 1400 3 58 tensorflow框架、生成式对抗网络实现部分

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