关于软件工程的一些想法

      回头想想大三下学期的软件工程:上了一个学期的课,慢慢的才体会到软件工程也是一门学问,它除了要求每个人具备基本的编程操作能力,还要懂得如何测试和检验。在本次软件工程课程的学习当中,我们主要分了团队项目和个人项目两个方向。

      在个人项目方面,我们主要做了一些软件评价,关于软件工程的疑问,随机生成四则运算,黄金点游戏,还有vs平台的安装以及测试等等。其中黄金点游戏是我和二班一个同学合作的项目。我负责主编,他负责代码的检测与调试,以及文档的制作过程。在代码的编写过程当中我遇到了好多问题,比如随机函数的原理和实现,利用数组如何实现冒泡排序法对数组中元素的输入和输出,以及如何把旧数组当中的元素放入新数组当中。代码的实现用到了C语言,C++,数组以前我们是学过的,但我一直学的不够好,所以在程序的编写过程当中出现了好多问题,调试的时候出现了许多错误,典型的就是:死循环,缺少库函数,这些问题都是导致程序不能正常运行的原因,再说说我的搭档,他人很好,就是专业知识和技能学的不够好,其实和我差不多,他的工作热情和和态度非常好,很投入,在测试的过程中也问了我一些自己不懂或者需要改进的地方,他总是很注重交流。有些时候我自己不明白的地方就会忘了做标记,而他发现后会查询资料等。静下心来仔细想想本次项目失败的原因主要还是我们的可以提升专业知识和技能学得不够好,以后还是要多多动手编程练习的,这才是唯一可以提升一个程序员能力的途径。

      再谈谈我们的团队项目,我们对组内每个人的职责进行了明确的职责定位和任务分工。这样做的目的也很简单,就是尽可能的实现团队公平性和合理化。但是结果并不是自己所想的那样,有一些同学会觉得不公平,当然,队长及时的组织了这种事的发生,打断了大家消极不上进的想法。我们组的人其实实力都差不多,没有学的最好的,也没有学的最差的,大家一起学习,奋发努力的意识还是可以的,我学到最多的就是团队精神。做得不足之处也有许多:代码的规范合理化,文档的写作格式和水平也有待提高。

      最后说说考试的问题,一考没过,这个结果就连我自己都没想过。而且我发现我们班的一些平时不好好学习的人都考过了,自己反思了一下,发现自己的资料整理的真的不足,主要还是重点掌握的不够,考试的题型更多的是考一些类图,流程图,活动图等等。这与我复习的重点恰恰相反,所以考试中遇到的问题就是不知所措。

       软件工程让我再一次明白了软件开发,测试,维护的重要性,希望以后还能有机会接触到。

      

转载于:https://www.cnblogs.com/WQT1965/p/5830905.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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