项目文档

项目编码规范编写指南 项目产品数据统计分析报告编写指南 配置管理计划编写指南 硬件、软件和图书资料编号方案 v1.1

以新冠疫情为主题，利用 Echarts 技术展示 Python 爬取的实时数据。

Autoboat项目涵盖了用于操作20英尺机器人水面船的MATLAB代码，该项目由圣克鲁斯大学在Gabriel Elkaim教授的指导下开发。虽然这些代码高度模块化，但对外部人士可能缺乏吸引力。地面站软件由QGroundControl项目提供，不包含在本存储库中。CAD文件包括机械和电气系统的设计，机械部分使用SolidWorks 2010建模，电气部分则使用Eagle 6生成电气原理图。代码部分包括Simulink和C语言，用于控制船只操作，而MATLAB和Python脚本用于数据解析和分析。项目文档存储在此目录中，主要项目代码位于Simulink 2011b模型的/Code/Primary_node/primary_node.mdl和/Code/basic_model/Boat_sim.mdl。Boat_sim.mdl提供了测试车辆/环境模型和控制器的模拟器。

本项目提供了面部图像超分辨率的完整代码与文档。项目文件夹“FYP”内的内容简述如下： 文件说明- 数据集：包含面部图像的数据集，用于训练和测试。- 文档：包含演示幻灯片、中期报告及最终报告，详细记录项目进展。- GUI：项目的图形用户界面（GUI）示例。- gui.py：基于Python的GUI脚本。 源代码- src：包含深度学习与机器学习的源代码。- deep-learning：基于Python实现的CNN和GAN模型代码。- machine-learning：包括PCA、LLE和SR的C++代码实现。- machine-learning-gui：将PCA、LLE和SR集成到一个演示用的EXE文件中。 工具- crop.py：裁剪图像为不同尺寸。- down.py：对图像进行降采样。- norm.py：实现面部检测与对齐功能。 以上内容为面部图像超分辨率的基本工具和代码示例，适用于深度学习和图像处理的相关研究。

项目边界与管理之道 项目范围定义了项目的边界，明确了需要完成的工作以及要交付的产品或服务。有效的范围管理对项目成功至关重要，它确保项目团队专注于既定目标，避免范围蔓延，从而控制成本、进度和质量。 范围变更控制 项目进行中，范围变更不可避免。关键在于有效控制变更，将负面影响降至最低。 1. 变更请求流程: 建立规范的变更请求流程，包括提交、评估、审批、实施和跟踪等环节。 2. 变更影响评估: 评估变更对项目成本、进度、质量、资源等方面的影响，为决策提供依据。 3. 变更控制委员会: 成立由关键干系人组成的委员会，负责审查和批准变更请求。 4. 范围基线管理: 明确项目范围基线，并与变更请求进行对比，确保变更在可控范围内。 5. 沟通与协作: 及时与干系人沟通变更情况，确保项目目标的一致性。 通过有效的范围管理，项目团队能够更好地掌控项目边界，确保项目按计划完成，实现预期目标。

Hadoop文档提供了配置hadoop系统的相关指导。

提供 PostgreSQL 12 文档供参考。

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这是一份关于Hive的数据文档。

这里提供详尽的 MongoDB 数据库文档供您学习。欢迎参考。