第一阶段学习的感想

第一阶段的培训结束了,心情也变得轻松起来,回想前一段时间从表面了解到深入理解,从一个个类到整个系统完整的完成,其中充实着各种问题、困难以及烦恼,结束了,大家都通过自己的努力解决了。

在第一阶段结束的测试软件缺陷的项目中,从开始的需求分析中,发现老师给的需求中有很多不明确的地方,不能明确需求,这个是通过老师带领大家讨论给出明确的需求;有了详细并明确的需求时,开始写测试要点,刚开始写不太习惯,写测试要点需要细心,并要对所有的需求都进行书写,写完了就进行评审,通过评审找出遗留和缺失,在进行添加修改,经过多次,得出了一个完整、准确的测试要点;在书写测试用例,这个相对简单点,但是还是出现了问题,很多地方写的不准确,语言不细腻,步骤不详细等问题,还是要通过评审以及老师的指导得出比较明确的用例;接下来进行测试并书写缺陷报告,测试时发现客户端有的不能进行测试,然后就有一些就按照自己的意思不测,也没有去认真思考,这就导致好多其实是可以进行测试的,给忽略了,通过同学之间的讨论以及老师的指导下,找出错误,改正。最后发现软件测试需要细心、耐心、质疑心以及协作力才能完成,有这次的经验,下次会更好的。

第一阶段不仅学习软件测试,还有Java,相对于测试,其实Java比较有点难度,不过现在过去了,我们也学会如何去完成一个Java项目,学生选课系统我们不陌生,当时我们只是用过,没有去想过要去完成一个,还好乐乐给很多的资料,自己可以去知道如何下手。我们先是每个组对自己组员的任务进行分配,接下来就是自己去编写各种界面,数据库等东西,最后组合;想想当时遇到的困难真不少啊,数据库的时候,其实各种表还是简单的,在链接的时候出现问题了,怎么样自己添加的数据就是增加不上,才发现是有个地方本改成可以可增加就可以了,当时废了很大的劲才发现的;界面的设计的时候,发现界面的边框达不到老师要的颜色、形状,问过老师才知道自己的窗体选错了,只能把画好的重新做一遍,当时想死的心都有;在各个按钮实现的时候,管理界面是比较简单点的,她重复性比较强可以参考,但是就是因为可以参考,你会发现你都乱了,前面的名字是什么意思,后面要实现它用什么方法,这个是这个,开口不是大写是什么意思,是小写是什么意思,那自己只能一点的看,写上注释,当时写的头都大了;链接时出现的问题比较多,数据开始可以连接,后来又出来问题,发现时没有加驱动,只要在库里添加上驱动就可以;在表修改数据时,第一个数据不能修改,只要在搜索按钮的程序判断条件里加上cid就可以。Java项目真心难。

经过这一阶段的学习学到很多,收获很多,努力保持这份冲劲进行下一阶段的学习。

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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