六月组队学习

Datawhale联合阿里云天池、MindSpore开源社区、讯飞开放平台发起组队学习,涵盖Pandas数据分析、概率统计、计算机视觉基础和自然语言处理四大模块,适合有一定Python基础的学习者。

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 Datawhale学习 

联合主办:阿里云天池、MindSpore开源社区、讯飞开放平台

本期组队学习,主要是Pandas数据分析、概率统计、计算机视觉基础和自然语言处理四个模块的内容学习。如果你已经有一些Python编程基础,那就一起来学习吧!

关于开源

开源目的:Datawhale作为开源组织,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会开源在Datawhale Github上,方便大家有监督和无监督学习,帮助更多学习者成长。同时也希望成长后的学习者参与开源贡献,进行迭代完善,形成良性循环。附:Datawhale团队第一期录取名单

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。其实没有教学,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,来看看这次具体有哪些内容吧。

开源内容

本期组队学习涵盖了Pandas数据分析、概率统计、计算机视觉和自然语言处理四个模块,所有学习计划及内容都有附开源地址。附:上期自组织学习报告

Pandas数据分析

开源贡献:耿远昊、谢文睿、stayfools

开源路线

学习定位:具备一定python编程基础

开源地址:http://dwz.date/aZCT

概率统计

开源贡献:张晓东、张雨、杨剑砺

开源路线

学习定位:具备一定的python编程和数学基础

开源地址:http://dwz.date/aNY4

计算机视觉基础

开源贡献:王程伟、张强、李芝翔

开源路线

学习定位:具备一定的python编程基础

开源地址:http://dwz.date/aZCH

自然语言处理

开源贡献:杨开漠、雷钲仪、但扬杰、姚鑫、刘瑞航

开源路线

学习定位:具备一定编程基础,想学习和梳理nlp算法

开源地址:http://dwz.date/aZCQ

参与学习

学习规则

1. 需交督促金3块:一块学习,一块分享,一块成长,完成所有学习后返还;

2. 需要有一个博客等可以记录学习的公开帐号;

3. 根据任务安排学习,完成后写学习笔记blog;

4. 任务截止前在群内打卡,遇到问题一起交流讨论;

5. 未按时打卡的同学视为自动放弃,流出学习群。

报名方式

6月19日晚20:00在Datawhale社群(高校群和在职群)分享本次组队学习入群二维码,学习时长两周左右。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(已在的不需要重复加入!)

学习意愿

学习非盈利为目的,由Datawhale成员自发组织。组织过程需要较大的精力,名额也有限。告诉我们你最想参与的组队学习,会根据大家的需求,决定是否做取舍。

开源支持

  • 天池:阿里云旗下大数据竞赛平台,围绕云生态挖掘输送优秀人才,聚集全球顶尖AI开发者,旨在打造“数据众智、众创”平台。

  • MindSpore:MindSpore作为国产自研的AI开源计算框架,着重提升易用性并降低AI开发者的开发门槛,通过实现AI算法即代码,使开发态变得更加友好,显著减少模型开发时间,降低模型开发门槛。

  • 讯飞开放平台:讯飞开放平台是基于科大讯飞国际领先的人工智能技术能力与大数据运营能力建设的人工智能技术与生态服务平台,致力于让产品能听会说、能看会认、能理解会思考。

后台回复 在校  在职 可进社群参与

“为Datawhale点赞

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
<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、测试和上线等步骤。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和项目需求。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、练习和查看进度。性能优化也很重要,特别是音频加载和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、性能测试和用户测试,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和工具简化开发流程。 最后,还需要考虑推广和运营策略,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,保持用户的活跃度和留存率。 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,再到测试上线和运营维护,每个环节都需要仔细考虑。特别是资源获取和版权问题需要特别注意,确保合法合规。技术实现上,合理选择开发工具和框架,提高开发效率。用户体验和内容质量是吸引和留住用户的关键,需要持续优化和更新。</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,含版权采购和服务器费用 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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