小学生计算题软件说明书

功能规格说明书



此次作业说明:原型设计 + 用户规格说明书

原型设计工具:墨刀

作业效果:MathExam
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1472244-20181009174943240-1556456496.png开发者

  • ?? 335 吴沂章
  • ?? 318 林锃寒




一、引言

编写目的


明确MathExam的详细需求,供用户确认项目的功能和性能,供前后端进一步详细设计软件。


项目背景


  • 项目名称:小学生究极进化.exe

  • 面向用户:小学生,家长,老师


参考资料


  • 《构建之法》,邹欣




二、总体描述

开发背景


随着科技的发展,以及家长对”娃娃要从小抓起“的理念愈来愈深,传统的人工出题方法已经无法满足当代快节奏社会的脚步。我们团队为了更好的服务于家长和老师,让出题不再费时费力,特此为众多小学生开发了一款 出题神器 !!!


开发意图


人工为小学生编写运算练习题费时费力,用代码技术编写 出题软件 符合时代发展潮流,且效率高,成本低!


应用目标和作用范围


应用目标:?出题的家长和老师


作用范围:?小学生


产品前景


满足了目标用户的大部分需求


用户场景分析(User Analysis)


  • MathExam的面向三大类用户
  • 家长——出练习题给孩子当作作业
  • 老师——出试题为学生考试
  • 学生——?开开心心做练习


根据需求分析文档,我们基本可以归纳出以下四种用户的典型用户

类型一:家长
姓名林xx
性别
职业某小学生的母亲
生活情况上班族
动机给孩子出题很费力
目的帮助孩子练习计算题
困难没有太多时间研究软件的功能
用户偏好工具简单方便即可
用户比例40%
应用场景晚上让孩子睡前练习计算能力
需求描述控制题目数量,并按年级出题
类型二:老师
姓名吴老师
性别
职业某小学数学老师
生活情况数学教师
动机需要为数学考试出题
目的检验学生的数学学习进度
困难没有太多时间研究软件的功能
用户偏好工具简单方便即可
用户比例20%
应用场景数学考试或者数学小测
需求描述控制题目数量,并按年级出题
类型三:学生?
姓名吴xx
性别
职业某小学学生
生活情况小学三年级学生
动机需要通过大量题目进行练习
目的为了最终的期末考试
用户偏好工具简单方便即可
用户比例40%
应用场景数学考试或者数学小测
需求描述控制题目数量,并按年级出题

用户的需求


下面我们通过分析典型用户场景得出各位用户的需求:

  • 对于没有使用过的用户,可以自己根据需求出题,也可以直接使用其他教师使用过的题目
  • 对于想出几个题目作为作业的用户,可以根据自己的需求使用
  • 对于想出试卷的用户,可以根据自己的需求使用


运行环境


  • Chrome
  • QQ Browser
  • ........


假设和限制

假设


  • 开发人员不变以及开发人员不会经历各种不可抗力导致的重大变动

  • Deadline不提前

  • 需求不变


限制


  • 团队成员均为大三,人数少

  • 本项目为新项目,没有之前团队留下的基础

  • 小组成员首次合作,需要一个磨合过程

  • 所有小组成员之前都没有类似开发经验

  • 本次开发周期很短,时间紧张

  • 开发期间的其他学习任务,将很大程度上影响开发进度




三、界面原型与典型用户场景

MathExam首页

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MathExam一年级

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MathExam一年级题目生成页( •̀ ω •́ )y

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MathExam二年级

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MathExam二年级题目生成页( •̀ ω •́ )y

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MathExam三年级

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MathExam三年级题目生成页( •̀ ω •́ )y

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工作照片

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转载于:https://www.cnblogs.com/linzenghan/p/9762555.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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