软工实践个人作业2

本次个人作业属于《构建之法》课程,旨在通过实践掌握关键字提取技术。具体任务为编写一个程序,能够读取C/C++源代码并从中提取不同级别的关键字。作者兰昌龙分享了任务分解、PSP表格制定、解题思路、代码实现细节以及单元测试等方面的内容。

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软件工程2021秋——社区博客

个人信息

作者:032092135 - 兰昌龙
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《软工实践个人作业2》

这个作业属于哪个课程构建之法-2021秋-福州大学软件工程
这个作业要求在哪里第一次个人编程作业
这个作业的目标实现一个程序功能,它可以对读入的C或C++代码文件进行不同等级的关键字提取。
学号:032092135
因为个人水平有限,加上《Linux操作系统课程实践》耽误,希望能延期补全作业。望助教老师理解

一、实践准备

1.1 任务分解

1.2 PSP表格

1.3 解题思路描述

二、实践过程

2.1 代码说明

  • 代码风格(5)
  • 代码规范(5)
  • 单元测试(10)

2.2 单元测试

  • 单元测试截图和描述。
  • 单元测试覆盖率优化和性能测试,性能优化截图和描述。

2.3 Git

  • commit 信息规范(5)
  • 文件规范(5)
  • 其他(5)

三、附录

3.1 开发-辅助工具

  1. GitHub

  2. 优快云

  3. Markdown编辑工具——typora

3.2 bug集锦

  • 迭代过程描述(10)
  • 困难描述及解决办法寻找(15)
  • 其他(10)

3.3 作业总结

C语言文件样例:

#include <stdio.h>
int main(){
    int i=1;
    double j=0;
    long f;
    switch(i){
        case 0:
            break;
        case 1:
            break;
        case 2:
            break;
        default:
            break;
    }
    switch(i){
        case 0:
            break;
        case 1:
            break;
        default:
            break;
    }
    if(i<0){
        if(i<-1){}
        else{}
    }
    else if(i>0){
        if (i>2){}
        else if (i==2) {}
        else if (i>1) {}
        else {}
    }
    else{
        if(j!=0){}
        else{}
    }
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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