冲刺的第二阶段第二天

最新推荐文章于 2019-05-28 07:45:00 发布

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登陆参数可以传进去了，但是接口的返回值是json格式的，而我们以前模拟的都是xml格式的，解析的方法不一样了，要重新学

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计算机二级C语言7天冲刺训练.zip

10-29

为了帮助考生在有限的时间内高效复习并通过考试，"计算机二级C语言7天冲刺训练"题集应运而生，它是一套结构化的学习资源，覆盖了从基础语法到复杂算法的各个方面。这套题集的主要内容包括基础语法的复习、数据结构...

冲刺第二阶段第二天

weixin_34364135的博客

05-25

我们小组进行了第二次团队会议，主要针对昨天服务器搭建不成功的问题，互相说出了想法和建议，然后今天准备继续查找一些相关的资料和书籍，看看能不能客服搭建还有语言上的各种问题。转载于:https://www.cnblogs.com/qizhonh/p/5530472.html...

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团队项目冲刺第二阶段第二天

weixin_30446613的博客

05-19

完成任务：　　完成了对夏天的UI界面设计。遇到问题: 　　界面背景突出夏天有点儿困难。明日任务：　　为夏天编一个情景故事。转载于:https://www.cnblogs.com/hushunli/p/4515928.html...

第二阶段冲刺第二天

diannaoye2750的博客

06-01

113

昨天确定了我们要努力的方向今天我们要进行页面的更加详细的设计了遇到的困难：在界面设计中我们出现了一些分歧转载于:https://www.cnblogs.com/qq1499632156/p/7023552.html...

第二阶段团队冲刺第二天

anrang1844的博客

05-21

155

站立会议计划内容： 第二天，我们团队对于界面的布局进行统一的规划，以防止最后做完划分的任务连接到一块出现画风不一致别扭的现象。任务看板：站立会议照片: 燃尽图：转载于:https://www.cnblogs.com/yjgz/p/11045872.html...

第二冲刺阶段第二天

Simon1137988944的博客

05-31

137

今天修改了昨天发现的BUG；遇到的问题：出现的BUG不知道在哪方面的出的错，修改了这个GUB会出现下一个BUG. 转载于:https://www.cnblogs.com/qinxian0/p/5611463.html...

团队项目第二阶段冲刺第二天

amrz14175的博客

05-20

159

高扬：完成任务：　　实现在屏幕上画直线的功能，对游戏界面尝试添加障碍物。遇到问题：　　画线功能与移动功能依旧存在冲突。今日任务：　　使移动和画线能完美结合，解决冲突。程鹏远：完成任务：　　划线第二天，能画出一条直黄线；遇到问题：　　问题1 　　划线的代码和移动的setcontentview冲突，无法同时显示　　解决1 　　没有解决 ...

冲刺二阶段第二天

weixin_30877181的博客

05-12

1、Android Device Monitor工具找不到随着AS版本的更新Android Device Monitor工具已经不再工具栏显示了，你可以找到SDK的安装路径（如果忘记了可以File-->Settings-->Appearance&Behavior-->System Settings-->Android SDK下找到如下：）在电脑...

第二阶段第二天冲刺

weixin_30904593的博客

05-04

任务版未开始进行中已完成刘晓杰：点赞动态功能点赞特效的实现应用冯晨评论功能评论页面的实现张小军：转发动态功能转发动态页面刘世朝删除动态功能删除动态页面转载于:https://www.cnblogs.com/404-Not-FoundTD/p/1106839...

第二阶段冲刺第一天

weixin_30302609的博客

05-28

124

1.计划会议内容今天是第二阶段的开始，就上次冲刺的结果其实我们并不是很满意，因为好多功能存在一些缺陷以及部分功能还没有实现，所以在此次冲刺阶段中，我们会弥补当前存在的缺陷，以及完成最后剩余的功能和对于第一阶段冲刺后各小组的建议进行优化，总的工作量为20天，剩余工作量为11天。 2.任务看板照片 3.产品的状态就目前已经完成了教师子系统的发布作业，查收作业和发布公告的功能，学生子系统...

第二阶段冲刺第四天

weixin_30340819的博客

12-06

今天团队完成了触发器的制作，也就是迷宫中的任务到达终点之后，可以自动跳到下一关。遇到的困难：主要是代码的调试，在编写好代码和文件之后，无法加入到属性，最好发现是文件名和代码里的文件名不同步，修改之后就解决了。明天计划将第二个迷宫导入，调试，加入碰撞模型和触发器。转载于:https://www.cnblogs.com/MARVELAMC/p/10080122.html...

【备战2013】高考化学考前30天冲刺押题系列第二部分专题06 化学反应与能量变化

08-07

在高考化学的最后一轮复习阶段...在最后的冲刺阶段，建议同学们通过大量练习，强化对相关概念的理解，并进行模拟考试，以检验复习效果和提高应试能力。通过这样的复习策略，将有助于学生在高考化学科目中取得优异成绩。

【备战2013】高考化学考前30天冲刺押题系列第二部分专题03 离子反应与氧化还原反应

08-07

在高考化学的备考阶段，考生们通常会面对诸多关键知识点的梳理和深化理解。在距离高考仅余30天的紧要关头，专攻一些可能成为考试重点的专题将显得尤为重要。本篇文章将围绕离子反应与氧化还原反应，这两个在高考化学...

【备战2013】高考化学考前30天冲刺押题系列第二部分专题17 STSE与新情境试题

08-07

springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

09-05

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

基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现

09-05

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！

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

09-05

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz