| 作业所属课程 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2024/ |
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| 作业要求 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2024/homework/13305 |
| 作业的目标 | 总结这次alpha冲刺 |
| 团队名称 | 银河护胃队 |
| 团队成员学号-名字 | 072208130-曹星才（组长） 052205144-张诗悦 102201120-陈康培 102201342-潘宇晴 102202108-王露洁 102202111-刘哲睿 102202128-林子豪 102202142-黄悦佳 102202149-詹镇壕 102202153-来再提·叶鲁别克 |
一、项目
1.1 项目进展
前端页面和后端接口基本完成，后端已部署到云服务器上，接下来一周进行前后端对接。
1.2 项目亮点
1.2.1 选题对于开源信息的学习
对于学习开源技术：
项目涉及多个技术栈，如人工智能、数据库、API集成、前端开发、后端额集成、原型设计、ui设计等，这些都可以借助开源框架和工具。例如，推荐算法可以使用开源的机器学习库（如TensorFlow、PyTorch），前端开发可以基于Vue.js、React等开源框架进行开发，原型设计与ui美化可以利用墨刀、figma原型设计工具等。
通过项目，团队成员能够在实际场景中学习和应用这些开源工具。
对于利用开源数据库和资源：
食物营养数据库和外卖商品信息数据库依赖于开源或公共的数据源。可以使用一些开源的营养数据库，或者通过开源API获取食品成分和营养信息，这有助于提升项目效率，对现有开源资源的高效利用。
对于信息的获取与拓展：
开源项目通常有丰富的文档和社区支持，帮助开发者快速学习和解决问题。通过项目，团队可以接触到各种开源信息的获取方法，包括GitHub上的项目、社区论坛、开源API文档等。这不仅可以解决当前项目中的技术问题，还能开拓视野，学习到更多的开源实践。
1.2.2 选题创新性
AI个性化饮食计划制定
与AI对话，表明自己的身体状况，然后AI助手会根据所收到的身体数据进行分析，相应的给用户制定个性化饮食计划，是用户更加健康的、合理的饮食。
更加全面的食物介绍
该项目除了商家上传食物数据外，还采用线上与线下方式收集食物的数据，包括食物的名称、食物的价格、食物的营养成分以及分布位置等，用户可自行搜索根据个性化饮食推荐的食物种类分布的餐厅，到店享用。
更精确的食物搜索
利用AI对食物名字或者根据食物的特征对数据库进行检索，找到与输入特征值最相关的食物，相应的推荐食物。
1.3 实际进度曲线与燃尽图
实际进度曲线图：
燃尽图：
