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Alpha 衝刺 (3/10)

隊名

  • 火箭少男100

組長部落格

作業部落格

成員衝刺階段情況

  • 林燊(組長)

    • 過去兩天完成了哪些任務

      • 協調各成員之間的工作
      • 協助後端介面的開發
      • 搭建專案執行的伺服器環境
      • 訓練YOLO及CRNN模型
      • 展示GitHub當日程式碼/文件簽入記錄(組內共享)

      簽入記錄

    • 接下來的計劃

      • 協助演算法遷移學習的弱分類器實現
      • 擴充資料集並且訓練模型
      • 優化模型結構
    • 還剩下哪些任務

      • 燃盡圖(組內共享)
        燃盡圖
    • 有哪些困難

      • CTPN的水平、豎直引數選取問題
      • 執行用的伺服器效能不佳
    • 有哪些收穫和疑問

      • 通過閱讀相關論文及實戰模型,豐富了演算法實踐經驗
      • 伺服器端配置方面的心得
  • 董鈞昊

    • 過去兩天完成了哪些任務
      • 完成伺服器的環境搭建
      • 全面完成伺服器端的響應式演算法
      • 優化了YOLO演算法的輸入圖片模組
      • 完成了資料增強模組中的泊松噪聲演算法
    • 接下來的計劃
      • 將全部資料投入資料擴充來進一步豐富資料集
      • 協助完成直推式遷移學習中的強分類器模組
    • 還剩下哪些任務
      • 全部資料的投入訓練
      • 協助軟體開發組完成對接
    • 有哪些困難
      • 神經風格遷移實現較困難——需應用SRCNN來完成高解析度擴充套件
      • 資料量過少,難以完成更優效能
    • 有哪些收穫和疑問
      • 通過閱讀殘差網路論文及部分心得部落格,較淺地理解了跨層跳躍連線
      • 掌握了樸素貝葉斯分類器的基本原理
      • Q:2天的期限對於演算法這一類很難給出階段性成果,是否有更合適的成果展示形式?
  • 盧愷翔

    • 過去兩天完成了哪些任務
      • 對訓練完的模型進行穩定性和正確率測試
      • 協助伺服器的環境搭建
      • 根據測試結果調整網路引數
    • 接下來的計劃
      • 對調整後網路的模型進行穩定性和正確率測試
      • 協助直推式遷移學習的訓練
    • 還剩下哪些任務
      • 存在部分資料尚未標註
      • 部分原始資料處理
      • 新增更多資料
    • 有哪些困難
      • 測試的資料量過多,測試複雜、繁瑣
      • 有效資料量過少,導致泛化程度不佳
    • 有哪些收穫和疑問
      • 加深了對CRNN的轉錄層的理解
      • 瞭解Tensorflow框架實現CRNN的演算法
  • 陳俞辛

    • 過去兩天完成了哪些任務
      • 明確了本次 Alpha 衝刺要完成的任務,並做好分工
      • 測試
      • 收集本次部落格需要的材料
      • GitHub當日程式碼/文件簽入記錄(組內共享)
    • 接下來的計劃
      • 測試
      • 完成接下來的 Alpha 衝刺的部落格
    • 還剩下哪些任務
      • 燃盡圖(組內共享)
    • 有哪些困難
      • 測試
      • 同學們交上來的材料格式不一,無法直接在部落格中使用
    • 有哪些收穫和疑問
      • 即使寫部落格也要明確規範
      • 測試
  • 楊喜源
    • 過去兩天完成了哪些任務
      • 基本完成了簡訊驗證登入
    • 接下來的計劃
      • 社群前端介面編寫
    • 還剩下哪些任務
      • 一系列前端介面。
    • 有哪些困難
      • 簡訊驗證配置一直出錯
    • 有哪些收穫和疑問
      • 增強了java程式碼能力
  • 朱志豪
    • 過去兩天完成了哪些任務
      • 學習了Java語言的部分內容
      • 撰寫了第三次衝刺的部落格
      • 完成了相簿介面
  • 接下來的計劃
    • 我的收藏介面
    • 使用者發動態介面
    • 還剩下哪些任務
      • 一系列前端介面
    • 有哪些困難
      • 之前對前端了解的很少,現在要做需要很長的學習時間。
      • Xml直接寫前端不夠用,得學習Java
    • 有哪些收穫和疑問
      • 學了一些簡單的Java
      • 在思考有沒有可以一鍵撤銷某天安裝的所有軟體的功能。因為安裝一些軟體各種細緻的東西卸不掉太煩
  • 陳柏濤
    • 過去兩天完成了哪些任務
      • QQ登入後用戶個人資訊的獲取。
      • 介面的協助編寫。
      • 學習從伺服器獲取並解析資料。
    • 接下來的計劃
      • AR模組的協助編寫
      • GPS功能的實現
    • 還剩下哪些任務
      • 各子頁面功能的實現。
    • 有哪些困難
      • 伺服器尚未完全搭建。
      • 多人合作專案進度的同步問題。
    • 有哪些收穫和疑問
      • 熟練了使用Github進行多人合作專案進度的同步。
      • 學會了使用tomcat在本地搭建簡單的用於測試的伺服器。
  • 蔡宇航
    • 過去兩天完成了哪些任務
      • 完成了自定義相機介面
      • 完成了定時拍照功能。
      • 學習了Android studio關於surface view的內容
      • 相機功能的進一步優化。
    • 接下來的計劃
      • 完成與伺服器之間的互動。
      • 完成登入介面的美化工作。
    • 還剩下哪些任務
      • 美化與製作剩餘介面
      • 與伺服器之間的互動。
    • 有哪些困難
      • 自定義相機如何實現
      • 如何實現定時拍照功能
    • 有哪些收穫和疑問
      • 理解了自定義相機和呼叫系統相機為不一樣的過程,包括所需要的許可權也不同
      • 通過設定延時實現定時拍照
      • 學會了通過預覽圖片實現自定義相機
  • 劉巨集巖
    • 過去兩天完成了哪些任務
      • 拍攝了永嘉天地內部店鋪的招牌。
      • 繼續爬取額外的店鋪照片
      • 對上述圖片進行了標註
      • 入門python爬蟲並嘗試爬取簡單頁面
    • 接下來的計劃
      • 完成評論資訊的爬取
    • 還剩下哪些任務
      • 評論資訊爬取
      • 店鋪簡介爬取
      • mysql資料庫的搭建
    • 有哪些困難
      • python爬蟲尚未學習
      • 可能有一些網站具有反爬蟲手段
    • 有哪些收穫和疑問
      • 學會了python環境搭建
      • 初步學習了python中的requests庫

組內最新成果

  • 演算法組
    • 伺服器端環境搭建(具體如下圖所示,展示難度有點大,部分是通過編譯配置的)
    • YOLO模型以及CRNN模型的訓練(具體如下圖所示)




  • 開發組
    • 使用http獲取伺服器資料
    • 自定義相機

站立會議合照

會議耗時記錄

第N次會議 耗時(分鐘)
1 11
2 8
3 15

個人部分

PSP

PSP2.1 Personal Software Process Stages 預估耗時(分鐘) 實際耗時(分鐘)
Planning 計劃 30 60
· Estimate · 估計這個任務需要多少時間 30 60
Development 開發 445 500
· Analysis · 需求分析 (包括學習新技術) 210 150
· Design Spec · 生成設計文件 60 60
· Design Review · 設計複審 20 40
· Coding Standard · 程式碼規範 (為目前的開發制定合適的規範) 15 20
· Design · 具體設計 30 30
· Coding · 具體編碼 120 90
· Code Review · 程式碼複審 20 20
· Test · 測試(自我測試,修改程式碼,提交修改) 0 0
Reporting 報告 50 60
· Test Repor · 測試報告 0 0
· Size Measurement · 計算工作量 10 15
· Postmortem & Process Improvement Plan · 事後總結, 並提出過程改進計劃 30 35
合計 545 520

學習進度條

第N周 新增程式碼(行) 累計程式碼(行) 本週學習耗時(小時) 累計學習耗時(小時) 重要成長
1 300 300 18 18 原型設計,爬蟲關於python的urllib庫及request庫學習
2 0 300 8 26 鋼鐵直男們的審美進步“一點點”
3 500 800 12 38 Java爬蟲、Tkinter介面
4 300 1100 11 49 tensorflow框架、神經風格遷移
5 200 1300 6 55 tensorflow框架、生成式對抗網路理論基礎
6 100 1400 3 58 tensorflow框架、生成式對抗網路實現部分