First blog of HannesZ

这个作业属于哪个课程	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202501SoftwareEngineering
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202501SoftwareEngineering/homework/13546
这个作业的目标	初步学习协作开发、创建团队主页、Git和MARKDOWN等基础知识的学习、学习使用AIGC图像生成工具、学习使用github同时了解自己和明确目标
学号	172309055

成员资料截图

个人资料

团队主页的网址

https://github.com/Hannezs/404-Team-Not-Found

自我评估

技能树模块一：专业基础知识

细分技能	掌握程度+实验佐证
计算机组成原理	熟悉 CPU 架构（冯诺依曼）、内存分层（Cache / 内存 / 硬盘），能分析“数据在计算机内部的流向” （课程实验）
计算机网络	熟悉 TCP/IP 四层模型，能排查 “TCP 连接超时” 问题（曾解决 “本地项目无法访问云服务器 MySQL” 的端口 / 防火墙问题）
数据结构与算法	熟悉常见数据结构（链表 / 栈 / 队列 / 树 / 图）及算法（排序 / 查找 / 动态规划），洛谷刷题 100+，参加过校ACM选拔，CSP认证300分

技能树模块二：编程语言体系

编程语言	掌握程度+实验佐证
C/C++	精通：掌握 STL 容器（vector/map/queue）、面向对象编程、指针，用 C++ 实现 “校园图书管理系统”
Python	熟悉：掌握 Pandas/Numpy 数据处理
Java	了解：掌握 Java 基础
SQL	熟悉：掌握DDL（建表/索引）、DML（增删改查）、DQL（多表联查/子查询）、DCL（权限控制）

技能树模块三：工具与工程实践

工具类型	掌握程度+实验佐证
版本控制（Git）	熟练：掌握 clone/commit/push/pull/branch/merge，团队项目用 Git 管理版本，解决过 “代码冲突”
容器化（Docker）	熟悉：掌握镜像 / 容器概念，用Docker部署Deepseek、Ollama等AI
IDE / 编辑器	熟练：IntelliJ IDEA（Java）、VS Code（前端 / Python），掌握快捷键（如 Ctrl+Alt+L 格式化）

技能树模块四：实践与项目经历

项目一名称：企业级合同分析智能体（AI前端开发）
场景：解决企业内部“查询合同执行情况”、“查询合同细节”等问题
任务：负责Agent工作流的搭建和测试
行动：用Docker部署Dify和通义千问大模型、Dify搭建智能体工作流、MySQL存储数据、创建知识库存储合同
结果：完成工作流搭建，实现大模型与后端数据连接
项目二名称：SRTP基于深度学习无人机视觉识别与避障系统
场景：解决当前无人机不够自动化、智能化的问题
目前进度：已有论文复现阶段

技能偏好

机器人深度学习方向：
想学习用 PyTorch 搭建模型，CNN、强化学习与 SLAM的结合。尤其偏好 “算法轻量化 + 硬件适配” 的开发模式
嵌入式开发方向：
想学习以 STM32 系列芯片为核心做硬件开发，搭配 RT-Thread 实时操作系统。尤其偏好 “硬件电路设计 + 嵌入式软件开发” 的全流程开发

欠缺能力

对主流语言的掌握不熟练：对Java、Python等语言的学习还不够深入
对前后端知识的欠缺

代码量：

目前：目前代码量还不算很多，各类代码总量加起来应该不超过10000行
期望：课程结束后，希望能增加8000-10000行代码量

期待与收获

期待学习的知识

规范化的软件开发流程
期待系统学习 “需求分析→系统设计→编码实现→测试验收→部署维护” 的全流程方法论，比如：
如何用用例图、ER 图把模糊需求转化为可落地的技术方案（避免直接写代码导致后期频繁返工）；
不同开发模型（瀑布模型、原型开发模型）的适用场景；
如何拆分复杂需求。
软件质量保障与 “反脆弱” 设计
期待跳出 “只关注功能实现” 的误区，学习让软件更稳定、易维护的能力，比如：
规范化的测试方法（单元测试、集成测试、压力测试）；
常见的 “坑” 与规避方案（比如如何处理并发场景下的数据不一致、如何设计可扩展的接口避免后期重构）；
代码规范与重构技巧（比如如何用设计模式优化 “冗余代码”，让后续迭代更高效）。
团队协作与工程化工具落地（解决 “多人开发乱成一锅粥” 的问题）
期待学习企业级的协作模式，而非仅靠 “传文件” 协作，比如：
团队分工与角色配合（产品、开发、测试的职责边界，比如开发如何与测试同步 BUG 修复进度）；
工具链的协同使用（Git 分支管理策略避免 “代码冲突难解决”“接口对接靠猜”）；
文档编写规范（需求文档、设计文档、用户手册的核心要素，避免 “项目做完没人看得懂”）。
希望获得的收获
从 “代码执行者” 到 “工程化思维者” 的认知转变
不再把 “写好一个功能” 当作终点，而是学会从 “软件生命周期” 视角思考问题：比如开发前先判断 “这个需求是否符合用户实际使用场景”，编码时考虑 “未来是否容易扩展”，上线后关注 “用户反馈如何优化”—— 解决学生常犯的 “为技术而技术，忽略软件实用性” 的问题。
能独立牵头或协同完成 “复杂软件项目” 的落地能力
比如课程结束后，能带着团队完成一个 “有实际场景的中小型软件”，并做到：
能独立输出规范的需求文档和设计方案；
能通过 Git 分支管理避免团队代码冲突，用测试用例覆盖 80% 以上核心功能；
最终交付的软件不仅能跑通，还能应对 100 + 用户同时使用，且后期能快速迭代新功能。

学习指南

课程目标（你将学会）
• 理解软件工程的核心概念与软件生命周期（需求 → 设计 → 实现 → 测试 → 部署 → 维护）。
• 学会把握常见开发过程（瀑布、迭代、敏捷/XP、DevOps 等），能为不同项目选择合适流程。
• 掌握软件需求分析、架构与设计、测试与质量保证、配置管理、项目管理与团队协作的基本技能。
• 在小组项目中实践软件工程流程，完成从需求到交付的端到端工程任务（含文档与演示）。
推荐教材 & 权威资源（入门必看）
• Ian Sommerville — Software Engineering（Sommerville）：经典教材，覆盖流程、架构、可靠性等核心内容。适合作为课程主教材。
• Roger Pressman — Software Engineering: A Practitioner’s Approach：偏实践、工程方法与案例。适合结合阅读。
• SWEBOK（IEEE 的 Software Engineering Body of Knowledge）：权威的知识体系梳理，用于课程大纲与学习点对齐。
• 在线课程 & 微课程（补充练习与视频教学）：例如 edX 的 Software Engineering Essentials（TUM）以及 Coursera 上的 Software Design & Architecture / Software Processes and Agile Practices 专项。
12 周示例进度（每周重点）

每周建议：阅读教材 1~2 章、完成小练习/作业，并在第 4/8/12 周有小型里程碑展示（需求文档、设计文档、最终演示）。

1.	第 1 周 — 课程导入 & SDLC 概念：什么是软件工程；常见流程；课程要求与团队分配。 
2.	第 2 周 — 需求工程：需求获取、用户故事、用例与需求规格书（SRS）。
3.	第 3 周 — 系统建模与 UML：用例图、类图、序列图、活动图。
4.	第 4 周 — 软件架构与设计原则：模块化、设计模式、架构风格（MVC、微服务等）。（第 4 周里程碑：需求 + 初步架构） 
5.	第 5 周 — 面向对象设计 / 详细设计。
6.	第 6 周 — 实现实践：代码组织、编码规范、重构。
7.	第 7 周 — 版本控制与配置管理（Git）：分支策略、合并、冲突解决、CI 基本概念。
8.	第 8 周 — 测试与验证：单元测试、集成测试、测试驱动开发（TDD）。（第 8 周里程碑：可运行的最小可交付版本）
9.	第 9 周 — 软件质量、度量与缺陷管理：质量属性、度量指标、缺陷跟踪。 
10.	第 10 周 — 项目管理与计划：估算、风险管理、敏捷实战（Scrum/XP）、团队沟通。 
11.	第 11 周 — 安全性、可靠性与维护：基本安全实践、可维护性、演进与重构。 
12.	第 12 周 — 集成、部署与课程结业项目演示：CI/CD、发布、课设展示与回顾。

每周输出（作业与考核建议）
• 小测验 / 阅读理解（每周）
• 实验 / 编程作业（第 3、6、8 周重点）
• 文档作业：需求规格书（第 4 周）、设计文档（第 6 周）
• 小组项目（贯穿全学期）：要求使用版本控制、issue 管理、CI（例如 GitHub Actions）
• 期末演示 + 报告（第 12 周）
必备技能清单（实践导向）
• 编程基础（任一主流语言，如 Java、Python、C#）
• 版本控制：Git（branch、PR、rebase/merge）
• 单元测试框架：例如 JUnit、pytest 等
• 构建与自动化：Maven/Gradle、Make、CI（GitHub Actions / GitLab CI）
• 基本 UML 与建模能力
• 基本项目管理：敏捷（Scrum）、任务分配、估算、燃尽图
• 代码质量工具：静态分析、代码审查流程
• 文档写作：SRS、设计文档、用户手册
学习方法与小技巧
• 项目驱动学习：把每个主题和你的小项目直接结合（例如：把第 4 周学到的架构应用到项目）。
• 每日/每周小结：写短日报，记录遇到的问题与解决方法。
• 代码复审（Peer Review）：团队互审代码比单独写更容易学到工程实践。
• 多看案例：阅读开源项目的 README、设计文档，学习真实系统是如何组织的。
• 参照 SWEBOK 来检查知识点：用它做“知识清单”来对照自己掌握的 KA（knowledge areas）。