复利计算v6.0--web版--软件工程

投资计算工具设计与实现
本文介绍了两位同学合作开发的一款投资计算工具,该工具通过简洁的界面帮助用户快速完成本金、终值及年限等计算。文章还分享了开发过程中的分工、部分代码实现以及从项目中学到的经验。
一、结对同伴

姓名:蔡舜

学号:201406114220

博客园地址:http://www.cnblogs.com/caishun/  
http://www.cnblogs.com/caishun/p/5392896.html

二、想法 这个数据我经常会填.....帮我预先填上呗?...... 把界面做得简单漂亮好操作一点呗? 能不能帮我转成个APP,我装到手机上就更方便了? 我觉得这个很有用,很多人可能都需要这些功能,做到我的微信公众号上吧? 能不能不要让我填表单,让我发条消息,或者对着手机说句话就可以了? 每组选一两个方向加以改进,让我们的投资计算与记录工具,达到可以发布给用户使用的版本,并发布博客对此次更新进行说明与总结。 三、任务分配 蔡舜:设计整体框架、代码的编写 王昕明:界面设计、协同检查代码
四、部分代码

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五、总结
   
  这次的界面设计让我学习到了很多知识,也懂得了伙伴的重要性。

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xinmingwang/p/5393305.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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