机房收费系统文档总结

软件工程的学习使我对软件的规范化生产,有了较为初步的认识,而机房收费系统文档则是对软工的一种表现形式,把软工中的那些理论用文字表现在书面上。其实这些说着都特容易,但真正写出来,却相当的不容易啊。

起初,在我看软工视频的时候,总感觉满头雾水的样子,其中介绍的好多知识都不懂,查了些相关的资料,却也只能明白一点点,不过还好,咱贯彻了米老师的指示,先来个囫囵吞枣再说。

而后来的软工总结,对前面学习的一种梳理,又了解了不少的东西。到文档的编写,刚开始无从下手,到网上找资料吧,看到不同的模版,头都大了。于是翻开博客,向别人借鉴下经验,看看他们是怎么写的。看了几篇博客后,了解了个大概,开始有丁点的头绪了。没办法,硬着头皮上吧,自己尝试着写写,不行的话,等UML之后,第二次写的时候就会了。

不管怎么说,利用国庆这几天的时间,总算是把文档写完了,在写的过程中,收获还是挺多的。

通过这次写文档,对软件工程有了一个整体的了解,初步明白了软件在制作过程中的流程,以及需求在软件生产中的重要性。对比之前做的机房收费系统,只是在实现代码的功能罢了,根本就没有考虑到需求、管理等这些必不可少的步骤。明白了,软件的生产是由文档驱动的,而不是有代码驱动的。不过,软件工程以后还要多看几遍,毕竟还有好多的细节还不是很清楚,还需要偶尔的重复。

总体来说,感觉这次写的文挡挺乱的,而且自己对它的认识还不是那么清楚,朦朦胧胧的。我想,以后在不断的写文档中磨练一番,会有所突破的,争取突破这个阶段。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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