七月组队学习!

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每日干货 & 每月组队学习,不错过

 Datawhale学习 

开源支持:阿里云天池、MindSpore开源社区、异步社区

本月组队学习,主要包含Python编程基础 和 NLP自然语言处理 两个学习。都说人生苦短,我用Python,自然语言处理是AI皇冠上的明珠,这次我们一石二鸟,一箭双雕,一举两得。

一、关于开源

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。

开源内容:

截止今日,Datawhale已经开源近20门学习内容,涉及编程与数据结构、数据挖掘、cv、nlp和推荐系统五大模块,这来自每一个开源贡献者的参与。也欢迎更多被帮助的学习者,加入我们一起建设开源组织。附:Datawhale团队第一期录取名单,第二期名单明晚公示。

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。附:自组织学习报告

事不宜迟,来看看这次具体有哪些内容吧。

二、开源内容

本期组队学习包含 NLP自然语言处理 与 Python编程基础,具体详情如下:

NLP自然语言处理

本次学习结合自然语言处理知识 和 以NLP竞赛项目为实践,将会对基于机器学习的文本分类、基于深度学习的文本分类等方法展开学习,帮助学习者对自然语言处理项目的完整流程进行梳理学习。

开源贡献:阿水、张帆、陈海顺、但扬杰、王翔

开源教程:NLP新闻文本分类实践目录

上图仅展示部分目录,完整电子版(共50多页):在Datawhale后台回复 开源教程 下载

开源地址:http://33h.co/dZza

Python编程基础

本次学习针对Python语言入门学习者,对Python的核心知识点进行了系统性梳理,帮助大家快速入门Python语言。

开源贡献:徐韬、马燕鹏

开源教程:Python编程语言目录

上图仅展示部分目录,完整电子版(共100多页):在Datawhale后台回复 开源教程 下载

开源地址:http://33h.co/dZzj

三、学习实践

为了理论结合实践,针对NLP与Python,阿里天池作为开源支持方,为Datawhale学习提供了实践机会:

  • NLP 项目实践

    Datawhale与阿里天池开放了零基础入门NLP赛事「新闻文本分类」,让学习与实践相结合:

    https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/introduction

  • Python 编程实践

    Datawhale与阿里天池开放了AI内容体验平台,为学习者提供实践环境和免费算力资源:

    https://developer.aliyun.com/ai/

同时,对于参与Datawhale学习中的优秀学习者、优秀队长,阿里天池、MindSpore开源社区、异步社区将联合颁发官方证书,对接实习等机会。

四、参与学习

学习规则

1. 需交督促金3块:1块学习,1块分享,1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

7月18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”进群(已在的不需要重复加入!)

五、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。

  • 人民邮电出版社异步社区:国内领先的IT专业图书社区。致力于优质学习内容的出版和分享,实现作者与读者在线交流互动,传统出版与数字出版的融合发展。

后台回复 在校 或 在职 可进群学习

“为学习和开源点赞支持

<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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