程序设计方法

本文详细介绍了编程学习中常见的七大误区,并提供了针对性的解决方法。强调了实践的重要性,建议在理解理论后立即进行实践,以增强理论理解。同时,文章提醒学习者要注意笔记整理、独立思考、保持谦逊和耐心等关键点,以有效提升编程技能。

作者:风中叶 版权归浪曦视频在线所有 http://bbs.langsin.com
概述
强调动手,强调实践
只有通过大量的实践才能不断的培养编程感觉
编程是有感觉的,就好象英语阅读一样,是有语感的
每天都要编写代码,不断培养编程感觉
通过实践来增强对理论的理解
没有实践的理论是空虚的理论
没有理论的实践是盲目的实践
实践是检验真理的唯一标准
打破同学以往在程序设计学习中存在的误区

误区一:注重理论,轻视实践:
学习新知识前想把关于这方面的理论全部掌握后再去实践,大错特错
解决方法:在了解理论后,就立即去实践,实践驱动理论的学习,这样掌握理论才更加扎实,不容易忘记

误区二:不善于做笔记,不善于总结。
解决方法:人总是有忘性的,今天记得很牢的东西,过一星期也许就完全忘记了,用笔记下来,好记性不如烂笔头,不要太相信自己的记忆

误区三:不善于思考,遇到问题首先想到问别人
解决方法:勤于思考,在学习的道路上会遇到大量问题,这些遇到的问题是你的宝贵财富。遇到问题时首先想为什么会出现该错误,尤其在程序中,应该学会看错误提示,根据提示去寻找错误的根源,实在不行再去问同学,问老师。
因为自己寻找错误的过程是最好的学习过程,这个错误一旦被自己解决掉,首先得到的是极大的满足感,另外会留下深刻的印象,这是看书所得不到的,有过这种经历的同学才会有这种体会。即使没有解决也会从这个过程中学到很多东西,这种感觉是:只可意会,不可言传。

误区四:容易骄傲,以为自己会点技术就得意起来
解决方法:做人要谦虚,学习程序设计更要谦虚。要知道山外有山,人外有人,只有谦虚才会督促自己不断的去学习,编程水平的提高才会一点点上去的

误区五:没有耐心,怕麻烦,思考时间不够长
解决方法:没有耐心是写不好程序的,写程序是不仅是知识的体现,更是耐心与毅力的体现,任何程序开始都会有错误的,耐心寻找错误体现一个人的编程素养。要多思考,多去想,脑子越用越灵

误区六:想慢慢学好技术,一步一个脚印,踏踏实实,严重错误
解决方法:技术的发展日新月异,尤其在软件方面。学习一门新的技术,开始时不必面面俱到,先把hello world写出来再说,要“趁热打铁”,会的东西,仔细看;不会的东西,硬着头皮去看,实在不行就跳过。

误区七:不看英文,只看中文
解决方法:很多帮助文件,比如最重要的JDK帮助文件都是英文的,只有习惯看英文才能进步快,中文的翻译很多都是文不对题,看了还不如不看,看英文虽然慢,可是过了不久,你就会发现英文也没那么难懂

实践,实践,还是实践
即使书上有代码,也要把它敲出来,敲代码也是有感觉的
看明白 != 运行出来,是两个概念

希望同学在看完每期视频后都能有质的提高,而不仅仅学会了一些新技术,更要学会程序设计的一般方法,一般思想。也许你工作后未必从事J2EE或者.NET相关的工作,但是掌握了学习的方法,学习任何其他的技术都不是什么难事

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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