项目死亡

那个所谓的酒店管理系统,经过两个多月的开发,现在已经基本上宣告死亡

项目失败可以说是多方面的原因,几乎项目开发中的各种要极力避免的错误都发生了

1 开发技术不到位,甚至连语言都没有整明白.

2 需求分析做的简直是烂透了,最为一个实验产品,需求应尽量做的明确,功能阐明清楚,但在需求中很多功能只是做了简单的口头说明,连文挡都没有写清楚,一致于在开发过程中队员甚至不知道到底该实现怎样的功能,只能去猜.

3 数据库建模,啊  由于当初的数据库模型在开发过程中会有些不符合实际,只能临时去改,接下来,全都蓝藻的

4 队员之间沟通实在是太少,不知道别人在做什么,每个人只是在做自己的部分,协调性上差极了

5 在开发之初想象的整合方法,在后来出了问题,问题太大了

6 自己实在是太采了,没有一点点经验,还乱说话,没有一点点对小组有意义的建议,真实卡

7 我他妈的想哭 

### Django 死亡预测项目实现方案 Django 是一种功能强大的 Python Web 框架,适合用于构建复杂的 Web 应用程序。对于死亡预测项目,可以采用类似于机器学习模型集成的方式,在后端处理数据并返回预测结果。 以下是基于 Django 的死亡预测项目的实现思路: #### 1. 创建 Django 项目与应用 初始化一个新的 Django 项目以及应用程序: ```bash django-admin startproject death_prediction_project cd death_prediction_project python manage.py startapp predictor ``` #### 2. 配置 `settings.py` 文件 在 `death_prediction_project/settings.py` 中添加新的应用到 `INSTALLED_APPS` 列表中,并配置静态文件路径和其他必要的设置。 #### 3. 定义 URL 路由 编辑 `predictor/urls.py` 和全局路由文件 `death_prediction_project/urls.py` 来定义 API 接口地址。例如: ```python from django.urls import path from .views import PredictView urlpatterns = [ path('predict/', PredictView.as_view(), name='predict'), ] ``` #### 4. 构建视图逻辑 创建一个类基视图来接收 POST 请求并将输入传递给机器学习模型进行预测。以下是一个简单的示例代码片段: ```python import numpy as np from rest_framework.views import APIView from rest_framework.response import Response from rest_framework import status from sklearn.externals import joblib class PredictView(APIView): def post(self, request, *args, **kwargs): try: data = request.data.get('data') # 获取前端发送的数据 if not data: return Response({"error": "No data provided"}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST) input_data = np.array(data).reshape(1, -1) # 将数据调整为模型所需的形状 model = joblib.load('path_to_model.pkl') # 加载预训练好的模型[^4] prediction = model.predict(input_data)[0] # 执行预测操作 probability = model.predict_proba(input_data)[0].tolist() # 如果需要概率分布 response_data = { 'prediction': int(prediction), 'probability': probability, } return Response(response_data, status=status.HTTP_200_OK) except Exception as e: return Response({"error": str(e)}, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR) ``` 在此处需要注意的是,加载的 `.pkl` 文件应包含经过训练的机器学习模型。此部分假设使用 Scikit-Learn 进行了模型保存和加载[^4]。 #### 5. 数据库设计 (可选) 如果需要存储用户的请求记录或者历史预测结果,则可以在数据库中建立相应的表格结构。例如: ```python from django.db import models class PredictionRecord(models.Model): input_data = models.JSONField() predicted_value = models.IntegerField() timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True) def __str__(self): return f"Prediction {self.id} at {self.timestamp}" ``` #### 6. 前端交互接口 可以通过 AJAX 或者其他 HTTP 工具向 `/predict/` 发送 JSON 格式的 POST 请求。下面是一段 JavaScript 示例代码演示如何发起这样的请求: ```javascript fetch('/predict/', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ data: [/* 用户提供的特征列表 */], }), }) .then(response => response.json()) .then(result => console.log(result)) .catch(error => console.error('Error:', error)); ``` --- ### 关于线程池的应用 为了提高性能,尤其是在高并发场景下运行多个预测任务时,可以考虑引入异步编程技术或利用线程池管理后台作业。例如,借助 Python 自带的 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 可以有效减少阻塞时间[^2]。 --- ### 总结 以上展示了如何结合 Django
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