点滴记录工作

一:wiki的使用:词:1.可以对一个词的总结与自己的看法记录在wiki里。 2.对自己记录的这个词在百度百科里的解释是什么,可以附上链接。 3.还可以将这个词在出现在哪篇文章也记录下来,加上链接。 4.对于一个名词,可以了解下是哪家公司做的,那个人做的。 二:编辑要做的事情:1.大量的阅读。 2.对于自己关注的tag,可以google下,看看这个tag每天的新消息。 3.消化:a.知识的显性化。 b.系统的思考问题。 4.关注相关的人,看他们对新东西的看法,以及掌握关注的人的联系方式。 三:做编辑如何选题:1.点:精彩的点,抓住文章精彩的一点展开写作。 2.背后:新闻背后的事情,从背后入手,可作为综合性文章。 四:新消息:一个新消息的出现,可以去微博搜索相关的人以及相关的看法。 五:评论:对于感兴趣的评论可以去搜索相关评论人的ID,看看这个评论人是干嘛的?有可能找到博客的地址,就能找到好文章。 六:记者:对于感兴趣的文章,可以去看看文章的作者是谁,可以像喜欢的记者学习,学习他的写作风格,加以学习,也可以成为自己的写作风格。 七:重点的词:言之有悟、抓住背后的是事情。


标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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