本学期总结

最新推荐文章于 2022-06-16 12:56:14 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/iamCarson/p/6195279.html

经过几周的努力，我们的团队克服了重重困难，最终成功完成了软件工程项目。在这个过程中，团队成员之间的协作起到了关键作用，每个人都贡献了自己的力量，特别是在面对挑战和解决问题时。通过这次经历，深刻理解到团队合作的重要性，以及每个人在团队中角色的独特价值。

经过几个星期的团队合作，我们终于完成了这个项目。期间，我们有一段时间停了一下来，没有工作，因为太多任务没有完成，而且也是能力不够得原因吧，很多问题都没有得到解决，最后经过我们团队合作努力，终于还是完成了这个项目。我在团队当中主要是写博客和提供一些意见给队友们。同时助教也很给力，一直都监督着我们，提醒我们。谢谢助教这一年来对我们的监督，同时也对我们帮助很大。在这个软件工程的项目当中让我体会到了团队的力量。

第一次冲刺贡献分

组员	贡献分
148彭宏亮	21
150张国镜	22
126林发	19
125陈庆祥	20
140谢洲	18

第二次冲刺贡献分

组员	贡献分
148彭宏亮	23
150张国镜	21
126林发	29
125陈庆祥	20
140谢洲	17

第三次冲刺贡献分

组员	贡献分
148彭宏亮	21
150张国镜	23
126林发	29
125陈庆祥	20
140谢洲	17

转载于:https://www.cnblogs.com/iamCarson/p/6195279.html

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java学期总结_Java学习本学期总结

weixin_29463881的博客

02-16

597

前言本篇文章主要是对本学期Java学习和第三阶段PTA作业的总结，以及对面向对象编程思维的理解与面向对象设计心得。若其中有错误或不足的地方，欢迎大家指出。一、作业过程总结首先本学期第一阶段作业，主要是学会运用JAVA的一些基础编程语句、基础的数学运算和数组。并学会Java类中方法的创建和调用，在一个类中创建多个方法，通过方法之间的调用解决问题。进而学习创建不同的类，通过创建对象，直接或间接调用对象...

java学期总结_JavaWeb学期总结

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JavaWeb学期总结学习JavaWeb开发已经一学期了，对于这门课程的感觉仍是比较深入，由于里面涵盖了确确实实有不少重要的知识。还记得开学第一堂课程，科任老师给咱们介绍了动态网站的含义和重要性。Part one—初识Java web首先我了解了动态网站的含义，它能够根据用户不一样的操做来返回不一样的页面。动态网站之因此称为动态，是由于它能对页面内容实时更新并且具备交互功能。这些功能是静态网页作不...

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Python学期总结

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认识： Python的受欢迎程度越来越高，它运用的领域也是越来越多，比如人工智能和大数据等领域，Python在其中扮演着重要的角色。虽然一学期下来，我对python的学习也仅仅只是它的基础方面，但python的强大，也是足足地吸引着我，希望自己能够在不断地学习中，将python学习的更加好。经过一段时间的学习，对Python已经初步掌握。一开始，可能觉得Python上手很容易，可是越往后学，会越困难，有的时候，发现理解不了代码，这时，不过停下来思考一下，先把概念搞清楚，代码自然就明白了。总结：课下因为

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qq_62491724的博客

12-27

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学期总结 1.python的接触在学习python之前，我对于编程的了解可以说是一片空白，但在接触了python后，我才发现python的确很有意思，相较于枯燥的编程，python给我带来了很多有趣的学习经历。在学习python的第一节课上，其对我的最初的印象就是，相较于我知道的c语言编程，python是一门非常有潜力的高级语言，历经多年的发展，其在编程上发挥着越来越大的作用，并且更是成为了编程语言榜头名。在华卫老师带领学习下，对于python的兴趣也越来越浓。 2.学习经历这学期的python我们学

大数据学期总结

lwmzl00的博客

06-14

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时光如水，岁月如歌，转眼间，一学期只剩下期末考试的小尾巴了。

本学期学习总结

weixin_30301183的博客

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1.本学期学习内容本学在郑蕊老师的指导下学习了Java，简单来说讲解了以下几点：基本数据类型，运算符和控制符，类与对象，子类继承，接口和多态，实用类，把事件处理分散到组件，输入输出流，怎样用JDBC操作数据库，编辑简单的聊天程序，图形界面的设计 2.个人学习情况 本学期初抱着无限大的热情去学习Java，但是几周后没有了热情，心急想一口吃个大的，太浮躁了。对于这个毛病我也努力改正过...

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时光飞逝，一学期又接近尾声。本期给2021级大数据1班上Python程序设计基础，也是本人第二次上这门基础课，在上一次讲课笔记的基础上做了修订和增补。考虑到是给大数据专业的学生上课，也对大数据采集、数据分析和可视化略有涉及，希望能激发学生的一点兴趣。兴趣才是最好的老师，没有兴趣，学生就不会主动去学习和探究。

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经过了一学期的的学习，我们学习到了：私有云上创建与配置虚拟机，在VMware上创建虚拟机，搭建Spark Standalone集群，Scala，RDD，Spark RDD案例分析，Spring Boot框架。当然还做了很多案例和课堂小作业，从刚刚开始的一无所知到现在熟练的搭建spark集群和掌握RDD算子，我们从概念开始，再到实践案例结束。整个过程不仅不枯燥反而很有趣，对学习感兴趣说明是一个好兆头。老师指导我们，分析案例，寻找问题，解决问题。让我们把过程很案例都发布在博文上让我们做好记录加深印象，或许以后有

19软件班专业英语学期总结

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这篇文档是一份学生对本学期学习的总结和下学期学习计划的概述。作者强调了自我反思和规划的重要性，从思想、学习、工作和生活四个方面进行了回顾。在思想方面，作者强调了对党的重要思想的学习，以及树立正确的...

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基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。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！

电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）

最新发布

12-22

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。

这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip

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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比

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本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。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！