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RSS订阅原创 VocabVerse创新实训完结篇
至此，我们团队已完成整个项目，从项目主题的初步敲定，系统功能的初步敲定，技术栈选择，项目框架搭建，数据库设计，到功能的一一实现，再到最后完成测试，打包安装，用时三个月完结撒花。在这个过程中，我们遇到过各种各样的技术问题，团队成员也出现过意见分歧的情况，但整个团队始终不放弃，积极配合，共同努力攻坚克难。在最后两周，我们团队对整个项目进行了收尾工作，整个项目进入最后测试阶段，单元测试已全部完成，各个功能得到了完善，提升了代码的健壮性，同时也提升了用户使用的便捷度。此方法用于计算当前学习进度的百分比。
2025-06-14 23:04:08
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原创 故事翻译及自动标注重点单词功能、四六级真题功能、每日阅读功能的开发与实现及部分前端页面的优化 ---第十三周+十四周+十五周
构建历史消息列表，通过 uiState.fullResponse.split("\n\n\n") 将完整的对话历史分割成多个部分，并从中提取出用户的输入和助手的回答，然后使用 chunked(2) 将每一轮对话（用户输入和助手回答）配对成一个 Pair。当前考试集管理，使用 StateFlow 管理当前显示的考试集索引，对外暴露为不可变的 StateFlow。进行整篇文章的阅读，点击单词显示其释义或翻译，支持侧边栏的显示/隐藏，集成 DeepSeek 翻译服务获取单词翻译，本地缓存已查询过的单词。
2025-05-27 20:27:35
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原创 四六级真题功能开发---第十三周+第十四周
第十三周与第十四周我完成了四六级真题功能的开发，主要包括两套四级题目与两套六级题目，并且实现了单选作答与多选作答及答案解析功能，功能实现后初步在安卓手机上测试运行一切正常。在 viewModelScope 协程中执行，更新当前考试集索引，成功时更新 UI 状态为 Success 并传递对应考试数据，失败时更新 UI 状态为 Error。（2）当前考试集管理，使用 StateFlow 管理当前显示的考试集索引，对外暴露为不可变的 StateFlow。4.交互逻辑，单选问题：清空之前选择，只保留当前选项；
2025-05-27 15:10:04
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原创 注册界面、登录界面及人脸识别与指纹识别的嵌入、部分功能前端页面优化、初步打包成apk，局域网内DeepSeek故事生成，SD漫画生成，跨设备数据加密传输初步实现---第十周+十一周+十二周
成功完成DeepSeek故事生成->故事结构化，拆解为四个分镜描述- >将故事以List<prompt>格式通过WebSocket通信传输到SD服务器->SD进行处理生成图片->将图片封装成JSON格式传输到手机。一位同学的电脑充当服务器，测试数据传输与漫画生成是否正常，测试如下，2.在变量上添加图标变量，根据不同的 title 为每个标签设置不同的图标。1.项目初步打包（未完成全部功能，仅用于测试）成apk，手机安装测试。：验证用户名和密码，提供跳转注册页面的选项，登录成功后进入主界面。
2025-05-13 17:27:07
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原创 登录界面、用户注册、登录权限与人脸识别、指纹识别集成系统登录 ---第十一周+第十二周
1.登录页面的构建与注册页面的构建逻辑相似，调用userDatabase.checkUser()验证凭证，若通过则跳转到MainActivity并结束当前Activity，失败时使用toast轻量级提示框机制提示用户密码错误。第十一周与第十二周我主要完成了整个登录与跳转界面的功能实现。在登录界面中，我加入了登录权限限制，只有用户同意访问设备资源后才可登录。此外，我在系统登录功能中嵌入了人脸识别与指纹识别，使用户登录更加方便。| | 注册成功，返回登录界面 || 注册失败，提示错误 |
2025-05-13 15:29:07
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原创 LOGO设计、不同分辨率图标设置及切入页面设计 ---第十周
启动屏会显示背景颜色和动画图标。启动屏会持续显示，直到应用完成初始化并准备好显示主界面。一旦主界面准备就绪，启动屏会根据设置的动画持续时间（windowSplashScreenAnimationDuration）平滑过渡到主界面，并切换到主主题（postSplashScreenTheme）。启动屏（Splash Screen）是应用启动时显示的第一个界面，通过设计精美的启动屏，在应用初始化（如加载数据、初始化组件）时，为用户提供视觉上的过渡，避免看到空白屏幕，给用户留下良好的第一印象。
2025-04-29 15:01:27
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原创 VocabVerse故事生成图片接口设计、谐音梗功能开发、LoRA训练之角色一致性及部分页面优化 --第九周
本周团队工作：本周我们团队完成了故事生成图片接口的设计，即进行prompt tuning,限定故事生成的格式，并将DeepSeek生成的故事以JSON格式传输到服务器接口，SD生成后传回到移动端。：我们团队使用的都是消费级显卡，最好的也不过30系列，如果使用全参数微调，对显存的要求太高，完全承担不起。"1.不添加无关内容。"角色:你是一个幽默的语言大师，能够根据用户提供的英文单词，输出谐音梗，中英结合 \n" +"角色:你是一个幽默的语言大师，能够根据用户提供的英文单词，输出谐音梗，中英结合 \n" +
2025-04-23 14:34:31
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原创 VocabVerse谐音梗功能开发--第九周
使用 callbackFlow 构建器创建一个冷流（cold flow），当收集者开始收集时才会执行。在 IO 调度器上下文中构建了HTTP请求，并且创建了 EventSource 工厂，初始化了一个 StringBuilder 用于累积最终响应。本周我的主要工作是结合DeepSeek API进行单词谐音梗功能的开发，选取单词后由DeepSeek生成响应单词的谐音梗，协助用户记忆。：创建了一个 OkHttpClient 实例，配置了连接超时：60秒，读取超时：60秒。
2025-04-21 23:03:24
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原创 VocabVerse 相机集成、OCR识别、文本提取与翻译、AI板块功能开发、SD端服务器搭建---第八周
本周团队工作：本周团队进入到了拓展功能与核心功能的开发，工作量较大，我们完成了相机集成功能、OCR识别功能、文本提取功能、模型自动下载与嵌入翻译功能、基于 DeepSeek-R1 的流式对话生成、故事生成、Stable Diffusion端服务器搭建与可视化故事板层功能等。我们可以发现，输出的结果中，只有message字段里的content字段的内容是我们需要的，而且包含了思考和最终答案，正是我们需要的。，它提供了一致且易于使用的 API 接口，同时解决了不同设备间的兼容性问题。Toast轻量反馈机制。
2025-04-15 17:24:20
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原创 VocabVerse图像识别、文字提取与翻译功能实现---第八周
CameraX 是 Jetpack 中的一个库，旨在简化相机应用的开发，它提供了一致且易用的 API，同时解决了设备兼容性问题。在我们的项目中，我主要用CameraX库实现图片拍摄功能、实时相机预览功能并对生命周期进行绑定和管理，自动管理相机的开启/关闭，避免资源泄漏。的使用：在Android开发中，"Toast"是一种轻量级的用户反馈机制，用于向用户显示一个浮动的提示信息。本周我主要实现了将相机的拍照功能集成到app中，拍取图片后进行图像识别与文字提取，并对提取到的英文文本翻译为中文。
2025-04-13 21:48:15
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原创 功能开发、AIGC架构设计及LORA微调模型 ---第七周
这样一来，可视化数据板层充当了“翻译官”的角色，Deepseek写的故事Stable Diffusion看不懂，可视化数据板层作为翻译官把故事转成“画面描述”。DeepSeek API调用成功，并尝试了对于Stable Diffusion进行LORA微调，对于app实现单词生成图片，故事生成四格漫画进行了初步的架构设计、技术学习与尝试。: 在所有的安卓架构基本都是固定的，包含的要素就是：导航栏（或者返回键，本质也是一种导航），标题等。（3）训练：使用LoRA模型迭代训练，并在每500次迭代完后预览图像。
2025-04-09 02:45:00
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原创 Vocabverse单词学习功能开发--第七周
通过openDictionaryDialog方法进行条件检查，clickedWrongWord：保存当前选中的单词对象（用于弹窗内容展示），dialog：将弹窗状态设为 Dictionary 类型（触发UI渲染弹窗）。：页面主要由四个选项组成，每个选项对应一个单词释义，用户通过点击相应的选项完成作答，此部分由ChoiceScreen完成。：通过LearnScreen对横向的两个页面进行管理，0->>LearnPager，1 ->> QuizPager。：在单词学习功能的开发过程中，有一个。
2025-04-06 00:13:36
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原创 架构确定、数据库搭建优化完成及基础功能的初步开发---第六周
它并不是一个单一框架，而是由多个独立的库（如 ViewModel、Room、Navigation、Compose 等）组成的工具集合，覆盖了现代 Android 开发的各个方面。此外，我们团队对数据集进行了数据清理与生成操作，生成了适合我们团队开发所需的数据。我们团队采用智能列表布局，并自定义了一个26键键盘进行查询，基于当前输入实时获取搜索结果，异步处理，符合APP用户的一般搜索习惯。4.虚拟数据库已部署完成，本地用于永久存储数据，虚拟机数据库用于后续应用的快速交互，并辅以缓存机制，从而实现快速访问。
2025-03-31 15:35:49
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原创 本地与虚拟机数据库搭建完成及完善并注入数据---第六周
1.在虚拟机Device Explorer的files中，存储着虚拟机的数据库，此数据库与本地数据库结构与数据相同，本地用于永久存储数据，虚拟机数据库用于后续应用的快速交互，并辅以缓存机制，从而实现快速访问。1.我们团队选择的是DictionaryData数据集，由于数据集中的单词没有音标，因此我们团队根据数据集中原有的数据进行了音标生成；1.由于快照机制的存在，在对虚拟机数据库进行修改后，需在idea中卸载app，关闭虚拟机并擦除虚拟机数据记录，再次下载app，冷启动虚拟机，从而获取最新数据。
2025-03-29 16:07:58
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原创 VocabVerse团队进度--第五周
">：</font>[https://pan.quark.cn/s/64b808baa960](https://pan.quark.cn/s/64b808baa960)这是 Android 应用的配置文件，定义了应用的基本信息，例如：应用的包名、应用的组件（如 Activity、Service、BroadcastReceiver 等）、应用所需的权限、应用的最低和目标 SDK 版本。这些依赖共同构建了一个符合我们团队需求的 Android 应用，支持响应式 UI、数据持久化、依赖注入和全面的测试覆盖。
2025-03-24 11:00:05
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原创 VocabVerse背单词安卓app数据库设计、搭建与初步优化--第五周
此外，我们团队选择了Navicat对数据库进行管理。我们团队决定开发一款基于deepseek大模型的背单词安卓app，即在具备基础功能的背单词app中集成DeepSeek API，生成单词故事，集成基于RoLA微调的Stable Diffusion API 为单词生成四格漫画，提高单词记忆的效率。基于以上想法，在本周我独自完成了项目任务书的撰写，对整个项目的功能进行了详细的设计，对小组成员进行了明确的分工，并通过查阅资料，查阅相关官方文档等，对项目任务点进行了量化与评估。作为此次项目的数据库，并结合。
2025-03-22 15:17:13
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原创 22级创新实训VocabVerse项目——第四周
2025年3月7日晚，作为团队负责人我召集团队成员进行了长达两个半小时左右的讨论，初步确定了整个项目的构思并进行了一定的可行性分析，在确定我们团队有能力完成此项目且此项目具备一定的创新性与竞争力时，我们团队进行了明确的分工，有力地推进了整个项目的实施流程。2025年3月9日，我们团队进行了第二次集体讨论，明确了模型的微调与训练思路以及deepseek api的调用等，并找到了用于训练的开源数据集，完成了整个ppt的制作。2025年3月8日，我完成了创新项目申请表并进行了一定的润色与优化。
2025-03-11 00:15:59
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原创 22创新实训VocabVerse项目——第四周
我们团队计划基于deepseek大模型设计一款单词记忆app，此系统结合了墨墨背单词与百词斩的优势，既有单词释义、音标、词根、例句、真题等基础功能，又有基于LoRA微调的Stable Diffusion 3.0实现故事与四格漫画的生成，从多模态视角切入，加深学习者对于单词的记忆效率。此外，学校为我们提供的deepseek api、服务器以及团队成员之前的Stable Diffusion学习经历、LoRA微调模型经历、多模态学习经历、模型训练经历等，都为这个项目的完成提供了有力的技术支撑。
2025-03-10 23:35:17
330
软件说明书.docx VocabVerse-多模态视角下基于AIGC的单词记忆系统
2025-04-29
基于AIGC的多模态单词记忆系统“VocabVerse” 软件设计说明书.docx
2025-04-29
需求定义说明书.docx
2025-04-29
需求分析说明书.docx
2025-04-29
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