四月组队学习

 Datawhale学习 

主办:Datawhale,人民邮电出版社异步社区

寄语:本次组队学习涵盖了机器学习算法、计算机视觉、Pandas、爬虫编程实践四个模块的内容。

第十期:Datawhale联合伯禹教育、和鲸科技发起「深度学习」公益学习;第十一期:Datawhale联合阿里天池,组织了「数据挖掘」入门学习,同时发起数据挖掘入门赛事;本期组队学习,Datawhale将联合异步社区,共同发起机器学习算法、计算机视觉、Pandas及爬虫编程实践的组队学习。

关于开源

开源目的:Datawhale作为开源组织,更多是希望营造互促的学习氛围和纯粹的学习环境,所有学习内容和学习规划都将开源在Datawhale Github上,方便大家有监督和无监督学习,从而帮助到更多学习者成长。同时也希望成长后的学习者参与到开源贡献,进行迭代完善,形成良性循环。

开源地址:

https://github.com/datawhalechina/team-learning

组队学习:关于组队学习,顾名思义,就是一群志同道合的小伙伴聚集一起,一起学习,一起讨论,一起组队打boss,一起克服拖延症。其实没有老师,没有教学,有的是一群热爱学习和渴望改变的小伙伴,交流学习,互促共进。

事不宜迟,来看看这次有哪些学习内容吧。

机器学习算法

开源贡献:赵楠、杨开漠、谢文昕、张雨

  • 赵楠

  • 技术和算法工作者

    知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/mrhomer

  • 杨开漠

    五邑大学计算机硕士

    Github:https://github.com/km1994

  • 谢文昕

    上海交通大学博士

  • 张雨

    复旦大学在读博士

    Github:https://github.com/Drizzle-Zhang

开源路线:机器学习算法基础学习路径

定位人群:有概率论、矩阵运算、微积分、最优化理论等基础数学知识。

源地址

  • https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/机器学习算法基础

延伸阅读

  • 《机器学习精讲》

  • https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB6ca56d535c5c5

计算机视觉基础:图像处理(上)

开源贡献:王程伟、任乔牧、张强、李芝翔

  • 王程伟

    南昌航空大学硕士

    博客:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40647819

  • 任乔牧

    东南大学硕士

    知乎:http://www.zhihu.com/people/AlbertRen

  • 张强

    宁波大学计算机硕士

    Github:https://github.com/QiangZiBr

  • 李芝翔

    华北电力大学硕士,主要方向计算机视觉

    GitHub:https://sandy1230.github.io/

开源路线:计算机视觉基础图像处理(上)学习路径

定位人群:有C++编程基础,对学习计算机视觉有需求的学员。

开源地址

https://github.com/datawhalechina/team-learning/tree/master/计算机视觉基础:图像处理(上)

延伸阅读

  • 《计算机视觉度量深入解析》

  • https://www.epubit.com/bookDetails?id=N23670

Pandas教程(上)

开源贡献:耿远昊、谢文睿

  • 耿远昊

  • 华东师范大学在读

    Github:https://github.com/GYHHAHA

  • 谢文睿

    北京工业大学硕士,南瓜书项目发起人

    GitHub:https://github.com/Sm1les

开源路线:Pandas学习路径

定位人群:有python语言编程基础,对学习数据分析有需求的学员。

开源地址

https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/Pandas教程(上)

延伸阅读

  • 《“笨办法”学Python 3》

  • https://www.epubit.com/bookDetails?id=N92

Python爬虫编程实践

开源贡献:艾春辉、陈信达、叶梁、杨石雄

  • 艾春辉

    华北电力大学信息与计算科学专业在读

    Github:https://github.com/shiyanlou-015555

  • 陈信达

    华北电力大学

    博客:www.chenxindaaa.com

  • 叶梁

    上海立信会计金融学院,南瓜书项目参与人

  • 杨石雄

    电子科技大学硕士 

    博客:https://blog.youkuaiyun.com/Eric___Young

开源路线:爬虫编程实践路径

定位人群:有python语言编程基础,对学习爬虫技术有需求的学员。

开源地址

https://github.com/datawhalechina/team-learning/tree/master/Python爬虫编程实践

延伸阅读

  • 《用Python写网络爬虫(第2版)》

  • https://www.epubit.com/bookDetails?id=N33225

参与学习

学习规则

1. 组织学习本身非盈利目的,避免非学习占用名额,需交9.9元督促金,完成所有学习后返还;

2. 需要有一个优快云或Github等记录学习的帐号;

3. 按照任务安排进行学习,完成后写学习笔记blog;

4. 每次任务截止之前在群内填写问卷打卡(发blog链接),遇到问题可在群内讨论;

5. 未按时打卡的同学视为自动放弃,流出学习群。

报名方式

4月18日15:00在Datawhale社群(高校群和在职群)分享本次组队学习入群二维码。未在社群的小伙伴,可在公众号后台回复关键词“在校”或“在职”进Datawhale社群(已在社群的小伙伴请勿重复加入!)

最后

组队学习只是提供了好的学习环境,学习内容及资料都已开源在Datawhale Github上,未能参加也可以根据开源路线自行学习。组织不易,欢迎点亮在看,留言自己的学习期望和对学习活动的建议,我们将邀请5位走心评论,直接给予名额。

开源学习路线:https://github.com/datawhalechina/team-learning


“在看,给开源贡献者点赞↓
<think>好的,我现在需要帮用户解答如何制作一个微信小程序用于英语四级学习。首先,我得先理解用户的需求。用户可能是一个想要开发学习工具的学生或者创业者,或者是对小程序开发感兴趣的人。用户可能希望了解整个开发流程,包括功能设计、技术实现、资源获取等方面。接下来,我需要考虑用户可能缺乏开发经验,所以需要将步骤分解得详细一些,同时使用易懂的语言。 首先,我需要明确微信小程序的基本开发流程。微信小程序的开发通常包括需求分析、原型设计、前端开发、后端开发、测试上线等步骤。针对英语四级学习小程序,可能需要包含词汇学习、真题练习、听力训练、错题本、进度跟踪等功能模块。 接下来,功能设计方面,用户需要哪些核心功能?例如,词汇学习模块可能需要单词卡片、发音、例句等;真题练习可能需要历年试题、模拟考试、自动评分;听力训练则需要音频播放、题目练习等。此外,用户可能希望有社区互动功能,比如学习打卡、经验分享,但需要权衡开发复杂度。 然后是技术选型。前端部分可以使用微信小程序原生框架,或者使用跨平台框架如Taro、Uni-app,这取决于开发者的熟悉程度项目需求。后端可能需要云开发(微信云开发)或者自建服务器,云开发适合快速开发,降低运维成本。数据库方面,可以使用云数据库或者自建MySQL等。 数据资源方面,英语四级的学习资料如单词库、真题、听力材料等需要合法获取,可能需要购买版权或者使用开源资源。需要注意版权问题,避免法律风险。 用户体验方面,界面设计要简洁友好,符合学习类应用的特点。交互设计要流畅,确保用户能方便地进行学习、练习查看进度。性能优化也很重要,特别是音频加载大量题目数据的处理。 测试阶段需要覆盖不同机型,确保兼容性,同时进行功能测试、性能测试用户测试,收集反馈进行优化。上线后还需要持续维护,更新内容,修复bug,可能的话根据用户反馈添加新功能。 可能遇到的问题包括数据获取困难、技术实现复杂度、用户体验不佳等。需要提前规划,分阶段开发,优先实现核心功能,再逐步扩展。同时,考虑是否需要团队合作,比如设计师、后端开发人员等,或者个人开发者如何利用现有资源工具简化开发流程。 最后,还需要考虑推广运营策略,比如通过社交媒体、学校合作等方式吸引用户,增加小程序的曝光度。同时,收集用户反馈,持续改进产品,保持用户的活跃度留存率。 总结下来,制作英语四级学习小程序需要系统规划,从需求分析到设计开发,再到测试上线运营维护,每个环节都需要仔细考虑。特别是资源获取版权问题需要特别注意,确保合法合规。技术实现上,合理选择开发工具框架,提高开发效率。用户体验内容质量是吸引留住用户的关键,需要持续优化更新。</think>制作微信小程序英语四级学习应用可分为以下步骤,建议分阶段开发并优先实现核心功能: 一、需求分析阶段 1. 核心学习功能: - 📚 智能词库:按考频分类(如高频词+真题例句) - 示例数据结构: ```json { "word": "abandon", "phonetic": "/əˈbændən/", "exam_frequency": 23, "example": "The crew had to abandon the sinking ship." } ``` - 📝 真题系统:支持2015-2023年全套真题(需购买官方版权) - 🎧 听力特训:实现变速播放+逐句精听功能 2. 辅助功能设计: - 📊 学习报告:生成可视化数据看板 - 🗂️ 错题本:支持按题型/知识点分类 - 🎮 记忆游戏:开发词义配对等交互小游戏 二、技术实现方案 1. 推荐技术栈: - 前端:Taro 3.x + TypeScript(跨端兼容) - 后端:Node.js + MySQL + Redis缓存 - 云服务:使用微信云开发快速部署 2. 关键接口示例(听力模块): ```javascript // 音频播放组件 <audio src="{{audioUrl}}" controls playbackRate="{{speed}}" bindtimeupdate="onTimeUpdate" ></audio> // 变速控制 setPlaybackSpeed(speed) { this.audioCtx.playbackRate = speed // 0.5x-2.0x可调 } ``` 三、资源获取建议 1. 合法数据来源: - 词汇数据:购买权威词库授权(如新东方四级词库) - 真题内容:与外语教学与研究出版社合作获取 - 听力素材:使用BBC学习英语等CC协议内容 2. 版权规避方案: - 真题展示仅保留题目结构 - 听力使用模拟题+真题片段(不超过15秒) 四、用户体验优化 1. 学习路径算法: ```python # 基于遗忘曲线的复习提醒算法 def calc_review_interval(correct_count): intervals = [1, 3, 7, 16, 35] # 间隔天数 return intervals[min(correct_count, len(intervals)-1)] ``` 2. 性能优化方案: - 使用WebAssembly加速单词匹配算法 - 音频文件采用分段加载(HLS协议) 五、合规与运营 1. 必须资质: - 《网络文化经营许可证》 - 在线教育备案(若含付费内容) 2. 推荐推广策略: - 与高校英语社团合作开展打卡活动 - 开发「好友组队学习」社交功能 - 设置奖学金机制(如连续打卡30天返现) 开发预算参考(仅供参考): - 基础版(个人开发者):3-6个月开发时间,主要使用云开发 - 商业版(团队开发):15-30万预算,含版权采购服务器费用 建议优先开发最小可行版本(MVP): 1. 每日10词学习 + 5题真题练习 2. 基础错题本功能 3. 简易学习数据统计 后续可通过微信订阅消息实现每日学习提醒,结合微信社交关系链增强用户粘性。注意遵守《微信小程序内容规范》关于教育类目审核要求。
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