2026年6月19日
摘要：
团队博客 3：Sprint 1收官——交付与反思 Sprint 1总结与交付 一、Sprint 1交付成果 经过两周的紧张开发，Sprint 1按计划完成。以下是各功能的交付情况： 功能模块 状态 说明 通用查询与导入导出组件 ✅ 完成 支持多条件组合查询、Excel导入导出 图片智能审核服务 ✅ 阅读全文
posted @ 2026-06-19 23:28
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摘要：
团队博客 2：开发中期——攻坚与协作 Sprint 1开发过程记录 一、总体进展 Sprint 1已经过半，团队按计划推进。以下是各成员的工作进展。 二、各成员工作记录 周琦（Scrum Master/后端） 本周主要完成了项目环境搭建和通用查询组件。遇到的问题包括： Maven依赖下载慢，配置了阿 阅读全文
posted @ 2026-06-19 23:24
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摘要：
团队博客 1：项目启动与团队组建 铁路客运站设备运维管理系统——开发启航 一、项目背景 本次课程实践项目要求我们开发一个铁路客运站设备运维管理系统的设备管理子系统。铁路客运站设备种类繁多，包括客服设备、机电设备、消防设备、电梯设备等，传统管理方式依赖纸质台账和人工巡检，效率低且难以追溯。我们的目标是 阅读全文
posted @ 2026-06-19 23:22
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作者：周琦、李润泽、张钧瑞** 从一行 pip install torch 到一个能精准识别行人、车辆的 AI 模型，我们花了数周时间。回头看这段路，踩过的坑比写过的代码还多，但每一步都值得。 最终成果 我们训练出了一个基于 YOLO11s 的无人机视角应急救援目标检测模型，最终验证结果如下： 指标 阅读全文
posted @ 2026-06-19 22:25
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作者：周琦 随着基础模型训练完毕，我们着手进行实际场景测试，并规划未来的功能扩展。 推理速度与实战测试 我们将训练好的 best.pt 模型部署到了笔记本本地。周琦编写了推理脚本，对全新的无人机航拍视频进行测试。单张图片的推理时间约需 15.8ms，基本满足实时检测的需求。模型在复杂的城市路口环境中 阅读全文
posted @ 2026-06-19 22:24
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作者：张钧瑞 这一阶段是项目最耗费时间和精力的部分——训练与调参。 初次训练与速度瓶颈 我们首先选用了较大的 YOLO11s 模型作为起点。由于显存限制，Batch Size 只能设为4。首次训练因为分辨率过高，一个Epoch竟然要跑半个小时！通过讨论，我们果断将输入分辨率降至 960，张钧瑞优化了 阅读全文
posted @ 2026-06-19 22:23
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作者：李润泽 训练环境就绪后，我们迎来的第二个挑战是处理 VisDrone 数据集。这个数据集包含超过 6000 张复杂的无人机航拍图片，我们的目标是从中提取出“行人”和“车辆”两类关键目标。 数据集清洗与格式转换 VisDrone 原始标注格式与 YOLO 要求的归一化坐标有所不同。我们编写了专门 阅读全文
posted @ 2026-06-19 22:20
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作者：周琦、李润泽、张钧瑞 我们团队接到了一个极具挑战的任务：利用无人机视角训练一个目标检测模型，用于应急救援场景，初期需要精准识别行人和车辆。作为项目的基础，第一周的主要任务是在周琦的带领下，从零开始搭建深度学习训练环境。 硬件选型与系统配置 我们选用了搭载 NVIDIA GeForce RTX 阅读全文
posted @ 2026-06-19 22:20
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周二日报 日期：本周周二 今日学习内容 1. 专业课：计算机网络课程，学习信道、传输介质、带宽相关概念，绘制物理层结构思维导图；整理双绞线、光纤对比知识点。 2. 数学课：工程数学课堂，学习线性变换基础，完成课堂配套计算题；概率论自习，复习古典概型、条件概率公式，刷题10道基础题。 3. 六 阅读全文
posted @ 2026-06-19 15:41
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摘要：
周一日报 日期：本周周一 今日学习内容 1. 专业课：软件工程课程，学习软件生命周期模型、瀑布模型优缺点，梳理需求分析阶段核心任务，整理课堂案例笔记；课后完成章节课后简答练习。 2. 公共课：毛概课堂，记录新时代相关理论要点，完成随堂选择题作业。 3. 六级备考：背诵50个高频阅读词汇，精做 阅读全文
posted @ 2026-06-19 15:40
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