可爱的舍友,心情好好~

今天舍友太可爱了。

舍友A一直在抱怨自己是学渣呀学渣,然后在空间发了一条学渣伤不起之类的话,另一舍友B然后就神回复说”要不要订餐啊“,哈哈哈哈,他们翘课翘习惯了吧,太可爱了。

然后自己号称学渣的舍友A下午上毛概课(等价于自习课)看到一童鞋再看数据结构,于是他问道”这是买的还是借的“,那人回复到”教科书“。。。。哈哈,小伙伴太可爱了~

然后呀,他不死心的问我,你数逻看到哪了?我说十几页啊,,,,他顿时感觉很美好。我说,我从后面开始看的。。。。。。可爱的舍友A”…………“

真逗~

还有呀,隔壁的某人D今天心血来潮说要去听我们的校选课,想去上道一回,(老师爱说灵魂要上道”)舍友C大感开心,说你替我去吧,D说不要,就要一起去,要C载他去,C说那我不去了……(一个只是想单纯的听课,一个只是单纯的不想去)总之他们在那里说来说去的实在太可爱了。

他们不会是在逗我笑吧~我今天心情很好啊~天气那么好,看到第一缕阳光,真开心。

还有呀,那谁,我不会再叫你早点睡了,不会再叫你天冷了穿衣服了,你自己照顾好自己吧。

有人问呀,你不怨吗?

不怨呀,

对于比自己不幸运的人来说,有什么好怨的呢?

我还想感谢她让我遇到更好的自己呢,真的,我觉得我现在挺好,变得更加阳光自信。

除了偶尔莫名其妙的心酸,一切都好。

### 宿舍室友匹配系统的开发流程 在开发宿舍室友匹配系统的过程中,整个项目可以分为多个阶段来确保最终产品的质量和功能性。首先是需求分析阶段,在此期间收集来自学生群体和校方的需求,以确定哪些因素应该被考虑用于匹配算法的设计[^1]。 接着进入设计阶段,这一步骤涉及架构规划和技术栈的选择。考虑到系统的可扩展性和维护性,采用微服务架构可能是合适的做法;同时为了简化开发并加速迭代周期,选用Spring Boot作为主要框架也是明智之举[^3]。 随后便是编码实现环节,程序员们依据设计方案编写代码,并通过单元测试保证各模块的功能正确无误。在此过程中还需要特别注意安全性措施的实施,比如防止SQL注入攻击或是保护敏感数据不泄露给未经授权的一方[^2]。 最后则是部署上线前的各项准备工作,包括但不限于性能调优、压力测试以及文档撰写等工作。当一切就绪之后就可以正式发布应用供全校师生使用了。 ### 技术选型 针对此类应用场景下的技术选型建议如下: - **编程语言**:鉴于Java拥有强大的社区支持和完善的企业级解决方案生态系统,因此推荐将其作为首选开发语言。 - **Web框架**:由于Spring Boot具备自动配置特性并且易于集成第三方库和服务,所以非常适合用来搭建RESTful API接口层。 - **数据库管理系统(DBMS)**:MySQL凭借其稳定可靠的事务处理能力和良好的兼容性成为关系型数据库的理想候选者之一。另外还可以搭配Redis缓存机制进一步提升读写速度与并发量承受能力。 - **前端展示界面(UI)**:Vue.js 或 React 这样的JavaScript MVVM/MVC框架可以帮助创建交互性强且用户体验佳的单页应用程序(SPA),从而让用户操作起来更加直观简便。 - **持续集成(CI)/持续交付(CD)工具链**:Jenkins配合GitLab CI能有效促进敏捷开发实践落地生根开花结果,有助于团队成员之间协作沟通的同时也提高了版本发布的频率和稳定性。 ### 实现方案 具体到如何实现一个高效的室友匹配引擎,则可以从以下几个方面着手: #### 收集偏好信息 允许每位同学提交自己对于理想室友类型的描述,例如作息时间表、生活习惯倾向(早睡晚起还是夜猫子)、兴趣爱好范围等等。这部分可以通过问卷调查的形式完成采集工作,并存储于后台数据库内待后续加工利用。 #### 构建评分模型 基于上述获取的数据点建立起一套合理的评价体系,赋予不同属性相应的权重系数,进而计算出任意两位参与者之间的相似度得分。值得注意的是这里可能涉及到机器学习领域内的聚类算法(Clustering Algorithm)的应用场景,如K-means++或DBSCAN等可用于挖掘潜在模式特征。 #### 自动化分配逻辑 一旦所有必要的输入参数均已准备完毕,便可以根据预定义好的业务规则执行自动化决策过程——即挑选最有可能相处融洽的对象组合成新的寝室单位。当然如果遇到特殊情况也可以设置手动干预选项留给管理员灵活调整安排。 ```java // Java code snippet demonstrating a simple matching algorithm implementation. public class RoommateMatcher { public static List<Pair<Student, Student>> matchRoommates(List<Student> students){ Map<Integer, Double> similarityScores = new HashMap<>(); // Calculate pairwise similarities and store them in the map return findOptimalPairs(similarityScores); } } ```
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