oo第三次博客总结

1.规则化发展历史

  形式化方法的研究高潮始于20世纪60年代后期,针对当时所谓“软件危机”,人们提出种种解决方法,归纳起来有两类:一是采用工程方法来组织、管理软件的开发过程;二是深入探讨程 序和程序开发过程的规律,建立严密的理论,以其用来指导软件开发实践。前者导致“软件工程”的出现和发展,后者则推动了形式化方法的深入研究。经过30多 年的研究和应用,如今人们在形式化方法这一领域取得了大量、重要的成果,从早期最简单的形式化方法一阶谓词演算方法到现在的应用于不同领域、不同阶段的基于逻辑、状态机、网络、进程代数、代数等众多形式化方法。形式化方法的发展趋势逐渐融入软件开发过程的各个阶段,从需求分析、功能描述(规约)、(体系结构/算法)设计、编程、测试直至维护。

2.规格bug

  

作业次数          规格bug数          名称                            雷同bug    
96Modified不完整/Effect不完整/jsf不规范3
10  0/0
110/0

3.产生bug的原因

  对于规格问题,个人认为理解上存在着因人而异的细微差别,少数的bug个人认为并非不符合规格,但也确实存在不规格的书写,其中对Modified的理解不全面,并未对方法的影响完全描述。

4.关于五个不好的前置条件和后置条件

 看了看别人的博客和被调出的bug,尽量找了自己的毛病(挠头.jpg)

前置条件:

  1.不要忽略run方法的前置条件

  2.对于对象数组, 应判断数组中每个对象也不为空 @REQUIRES: (arr != null) && (\all i in arr; i != null)

  3.有的条件用分号隔离了,换用&&或|| 更明确

  4.对于对象s属于数组arr,不应使用"s∈arr"。替换为“arr.contains(s)==true”

  5.从数组arr中删除对象s,应使用"arr.contains(s)!=true && arr.size() == .old(arr.size()) - 1"

后置条件:

  1.应用“==”代替“=”

  2.尽量不用自然语言书写

  3.后置条件描述不完善

5.功能bug以及规格bug在方法上的聚类问题

  关于规格bug,在于Modified方面对于方法的效果理解不完整而省略导致。功能bug只是在于第10作业中文件输出时,未修改(与第九次作业不同的租车道路行驶时间今间隔不同)时间间隔。

6.规格撰写的基本思路和体验

  由于是递进式的作业,我们被要求在之前完成的作业方法的基础上书写规格。于是体会到了老师上课所说的规格设计应该提前与方法的具体书写。在规格的设计中我发现了我一些方法的内聚问题,也明白了在书写方法前对方法规格设计的意义:有利于对方法更加精炼的设计。

转载于:https://www.cnblogs.com/a-cloud---/p/9111594.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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