Day 5

团队协同开发 / 综合案例复盘 / OpenCV(可选自学)

C++/Qt 方向实训 · 第 5 / 5 天 · 最后一天课堂内容

  • 模块 A(3 课时):团队协同开发(概念讲解)
  • 模块 B(3 课时):综合案例复盘 + OpenCV/AI(可选,自学指针)

今天结束后 Day6–10 是纯项目实作(学员编码 + 教员指导 + 成果展示), 不再有课堂讲授——今天的分组结论会直接带到项目实作阶段。

模块 A · 讲授 35min

团队协同开发

质量保证:四平台一标准(复习)

出处:docs/TRAINING_PLAN_2026.md 「七、质量保证 (二) Git」——接下来 Day6–10 项目实作,每人每完成一个任务都要提交代码 到 Git 并写清任务描述。

标准化考核标准

出处:docs/TRAINING_PLAN_2026.md 「七、(五) 标准化的考核标准」——项目管理评估(40%) + 项目技术评估(30%) + 职业素养评估(30%),Day6–10 项目实作最终按这个标准打分。

模块 A · 讨论 95min

动手:分工复盘

任务卡 1 · 分工复盘

目标
结合考核标准图(项目管理评估/项目技术评估/职业素养评估三大块),对照 Day1 任务卡 1 定下的分工,检查执行情况
验收标准
每组能说出至少 1 项做得好的、1 项需要改进的
基础知识 · 参考
上一节"标准化考核标准"图 · Day1 任务卡 1 的分工结论

模块 B · 讲授 35min

综合案例复盘 + OpenCV/AI(可选)

Day2–4 案例回顾

请 1–2 组现场展示计算器 / 本地数据存储 / 动画状态机小游戏,其他组观摩提问。

OpenCV 与 AI 机器学习(可选,自学指针)

缺口说明

方案书原文对本项标注"可选择",属于非必修拓展。引入 OpenCV 会新增一条完整的 三方库工具链,本仓库暂不提供可运行示例。如果感兴趣,自学方向是 cv::CascadeClassifier 人脸检测入门。

OpenCV 官方教程(doc.opencv.org,选读·需联网)

模块 B · 练习 95min(综合演练)

动手:三选一深化

任务卡 1 · 三选一深化

目标
从计算器 / 本地数据存储 / 动画状态机小游戏中选一个继续深化(加一个新功能)
验收标准
现场演示新增功能正常工作,编译无报错
基础知识 · 参考
回顾 Day2–4 对应的教学补充示例与 README: qss_styling · json_io · property_animation · state_machine

当日产出验证 · Day1–5 阶段总验收

现场演示

每组现场演示深化后的案例,教师按考核标准图三大块给出反馈,为 Day6–10 的正式项目实作分组定方向。

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延伸阅读 · Day6–10 项目实作支撑知识体系

16 个可选项目,除 C++/Qt 之外还需要哪些知识?

系统梳理了实现这 16 个项目所需的 12 个辅助专业领域——数据结构与算法、 2D 游戏与碰撞、计算机图形学、数字图像处理、计算机视觉与机器学习(OpenCV/Haar/LBPH)、 编译原理与状态机、编码理论、计算机网络、并发编程、文件系统与增量同步、软件设计模式等, 每个核心知识点附 2–3 个已验证可用的网络课程链接(中英文兼顾)。

全文(serve.py 下本地一点即开):docs/teaching/SUPPORTING_KNOWLEDGE.md  →  qt-course-projs/docs/supporting-knowledge.md

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