NABCD项目需求报告

  项目:记账小账本

  N:need 需求

     根据我们的调查,很多人虽然知道记账有很多的好处,但是因为种种的原因,我们都没能养成记账的好习惯,所以我们所做的记账小软件,说到底是一个行为养成类的软件,而这类软件的面临的最大的问题就在于:可能因为种种的原因,用户无法坚持使用下去。在我们的调查问卷中我们也发现,很多软件就是因为使用复杂,附加功能太多,记账不够便捷而使用户放弃使用,所以我们的需求痛点就时,方便简洁,我们的记账界面有很多的消费项目可供用户选择,例如:吃饭,唱歌,门票,打车,买衣服......,用户只需直接点击就可以进行使用,省去了输入的环节,是用户使用更加的方便。

  并且我们还可以对用户实行签到设置,累计签到或记账的频率到达一定数目,我们可以给他们发送一些图片,语音,视频类的小惊喜,以一种神秘的状态来进行吸引用户坚持使用我们的产品。

  A:Approach 方法

  我们在进行app设计时,在界面设置过程中添加多个控件来实现多个图标的展示;利用算法记录用户签到天数,如果到达一定的数量进行奖励。

  B:Benefits 好处

    能培养出我们记账的好习惯,能够搞清楚自己的每一笔钱的花销,能够根据自己的花销比例来进行花销调整。

  C:Competition 竞争

  网上有很多的记账软件,但是他们大部分用于盈利,有两个缺点:1.为了吸引用户而造成过多的无用功能,记账则变成了附属功能,不方便使用;2.大部分是为了盈利,往往会造成投资的项目,投资不是我们大学生的项目,所以这一部分是没有用的,使用户不方便使用。我们就能解决这个缺点。

  D:Delivery 交付

  我们会通过向同学宣传来推广我们的软件。

转载于:https://www.cnblogs.com/baiyue/p/6730806.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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