第六堂课后作业

第六堂课后作业


作业一:总结

到目前为止,C语言基础知识已介绍完,下一阶段重点是指针。

在接触前,我一直觉得会写程序是一件很厉害的事情。刚接触时,有点兴奋,有点紧张,还有点迷茫。从什么也不懂,到现在,一路靠的就是不停地编写,不停地调试,不停地改错。有的错误需要不停地分步检查,运行,重来。还有,对许多不会用的单词什么的,我就会问问他人,学习一下其他人的程序,试着其了解他的每一个步骤。看不懂的可以翻书,百度,问老师和同学。对于新的程序,我喜欢通过自己的编写,运行(哪怕是照着书搬过来),这样可以帮助我加深印象,更容易学会新的东西。我最讨厌给我一个程序却只让我看一下,在还没理解的时候就被收回,真不喜欢一知半解,可能导致对一些东西的理解错误;也不喜欢通过文字来了解一个新的东西,这样我往往无法理解。我挺喜欢编程的,喜欢在一个新的程序里研究那些我不懂得,通过思考,实践,修改,运用等手段来学习,掌握。但是在做作业时常常会觉得烦躁,做不下去。现在,对于数学符号的字母化不了解用法,需要多写,什么循环什么的掌握的也不好,修一个代码能用掉几个小时,唉,还需努力啊。希望老师以后能多多从程序入手,讲解某些单词的用法,也要多些上机课,让我们多多练习。


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作业2:博客,你是想读书,还是想读完书?

要求:有感想就给未来的自己留下...没有就随它去

感想:生活中很多时候,我们疲于应付一件事,一件我们不喜欢的事。但是当一件事我很喜欢的时候,一切就有不同了。看书时,当我喜欢一本书的时候,我会被深深吸引,投入其中,哪里会发现我花了多少时间,只会期待一直读下去,一遍又一遍,即使能背诵下来;但是当我不喜欢的时候,我会一个字也看不进去,如果一定要看,那也是看过就忘,没有什么效率可言。所以我觉得兴趣是很重要的,当我在做一件不得不做的事情时,我会先找一个点,让自己喜欢,再去做这件事。




**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 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!
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造业环境中构建稳定、高效且具备抗干扰能力的机器学习集成计算流程。文中结合Python代码实现,详细阐述了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略及鲁棒性优化等关键环节,强调在实际工业场景中应对数据噪声、缺失与分布偏移等问题的技术手段。研究通过构建模块化、可扩展的计算框架,提升了制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平,增强了模型在复杂动态环境下的泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习理论知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI应用开发者。; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化;②构建具备鲁棒性的工业级机器学习系统,提升模型在真实制造环境中的稳定性与可靠性;③为工业大数据分析提供可复用的集成计算框架设计思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步实现各模块功能,重点关注数据预处理与模型鲁棒性设计部分,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入理解集成计算流程的设计逻辑与工程落地挑战。
本文旨在系统阐述基于卷积神经网络(CNN)的图像分类模型构建方法,并以猫狗识别任务为具体案例展开分析。该任务所采用的数据集为计算机视觉领域广泛使用的基准数据,其中包含分别标注为犬类与猫类的图像子集,各子集内均有大量样本可供模型训练与验证。 在模型开发前,需对图像数据进行标准化处理。所有输入图像需统一调整为固定尺寸,以适应网络输入要求。同时通过引入随机旋转变换、水平翻转及裁剪等数据增强技术,提升模型对图像变化的适应能力。对于类别标签,需进行数字化编码,例如将犬类映射为数值0,猫类映射为数值1。 CNN架构由多个功能层级构成:卷积层负责提取局部特征,池化层实现特征降维,全连接层完成最终分类决策。实践中可采用经大规模图像数据集预训练的成熟网络架构(如VGG或ResNet系列),通过迁移学习策略在目标数据集上进行参数微调,从而显著提升模型性能并减少训练时间。 模型训练阶段需合理配置多项超参数,包括学习速率、批量样本数及优化算法选择等。分类任务通常采用交叉熵作为损失函数,并配合动态学习率调整机制。训练过程中需持续监控验证集上的性能表现,适时启用早停策略以避免模型过拟合。 完成训练后,需在独立测试集上全面评估模型性能,考察准确率、精确度等关键指标。为进一步提升分类效果,可尝试模型集成技术,如多模型预测结果加权平均或堆叠泛化方法。最终可将优化后的模型部署至实际应用环境,例如开发具备图像上传与自动识别功能的在线服务系统。 通过完整实现该图像分类项目,能够系统掌握深度学习技术在计算机视觉任务中的应用流程,包括数据预处理、网络架构设计、模型训练优化及部署实践等关键环节,从而提升解决实际工程问题的能力。 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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