软件工程导论第一次作业

本文讲述了作者从不喜欢到逐渐适应并爱上所学专业的心路历程,分享了如何提高学习效率和利用大学资源的方法,同时也表达了对未来职业规划的看法。

第一部分问题:

1.报考专业以后被调剂过来的,刚开始想着努力学习转系,一年的相处,让我觉得这个专业的老师和同学都比较有人情味,很温暖,并且对专业课的学习也挺感兴趣的,不抵触,于是也就放弃了转专业的想法,决定好好学下去,争取保研。
  我目前成绩不太稳定,比起一直努力学习的同学还有很大差距,不过好在我认清大学生就应该好好学习,不能给懒惰找借口,要好好听老师讲课,不能好高骛远,老师的水平永远高于学生,当发现上课效率低时,从自身找问题,和学习好的同学多沟通并不断改正自己的学习方法。同时也要帮助身边学习不好的同学,把自己的经历说给他们听,激励他们,一起进步。
  和那些博主比,肯定我比较low,但是成功不是一蹴而就的,要一点一滴的积累,踏踏实实地学好每个阶段的知识,借鉴博主的经验,少走弯路,早日成为大牛。
2.是我喜欢的领域,但不是特别擅长,我比较擅长文学类的东西,但是,人要有挑战精神,越是不擅长的领域,越要积极进取,多问老师问题,像学长学姐取经,借鉴博客中的各种代码经历,动手实践,早日成为擅长这个领域的人。
3.刚开始进入这个专业学习的时候,是不喜欢这个专业的,因为高考以后从来没想过会选择这个专业,但是经过一年的学习,我还挺喜欢这个专业的,努力学习,希望越来越好。

  不是口头热爱,因为我还没达到热爱的地步,只是有兴趣,对于我来说,对自己热爱的东西都要有责任,热爱的东西一定要学好,目前没有达到热爱的地步。

第二部分问题:

1.大学和高中有很大区别,以前的课程表每天都满满登登,大学一周也就12节课左右,空闲时间比较多,但是大一的我并没有好好利用这些时间自学一些东西,大学课堂老师讲课特别快,不提前预习了解,根本跟不上,经过一年懵懂无知的岁月,现在我真正认识到了大学老师的作用,他是学习的引路者,但是不能过度依赖,所谓师父领进门,修行在个人。经常会听到一些大学生吐槽老师讲课太水,但是班里总有一些学习成绩突出的同学,这就是听课效率高和课余时间利用比较高的结果。所以还是要从自身找原因,希望自己以后也能做到这样。
  理想中的大学,希望有一个更舒服的班级氛围,而不是大家各忙各的,大学的同学感情也是很重要的,希望能一起努力学习,一起玩,一起成长。
  国内的教育方式段时间是变不成国外那样的,一方面是历史遗留原因,国外的教育理念有些人接受不了,另一方面是经济原因,外国人均gdp较高,贫富差距没有中国这么大,国家对教育的投资也不同。随着社会的进步,希望有一天中国的大学教育能像国外那样,具有自主性和创造性。

2.迄今为止,写过的最长的代码两千多行,大二上学期javaee作业需要做的新闻管理系统,当时也是从零开始,一点一点学,从环境配置,jsp,javabean,ustl表达式,mvc框架等开始学习,到最后自己也能做出一个简单点的系统。
3.个人认为学习好坏和个人能力有关,和科不科班没有关系。
4.我觉得没啥区别,只要想学习,不论在哪,不论什么出身都可以学习。经常也听说,2本学校的计算机学生力压985211等学校学生在某比赛中夺金,所以,英雄不问出处。
5.当然有这种疑问,其实我到现在都不太懂为什么学习那么多数学知识,我只是为了专业课取得好成绩而学习。其他学科,如果我能应用于生活中,我会觉得挺有用的,如果没应用上,就等以后能用的时候再用吧,反正,多学点东西总是好的。

第三部分问题:
1.我以后不会从事这方面的工作,我会选择从事公务员或者教育方面的工作,但是,做什么像什么,大学生应该好好学好专业课这是毋庸置疑的,因为不想因为成绩而失去日后选择工作的权利。
2.已经了解过公务员的相关知识,利用假期阅读过一些书籍,学起来还挺得心应手的,可以称得上热爱吧。也询问过考公务员的学长学姐一些关于考试需要做的准备工作。
3.我打算先读研究生,拥有研究生学历以后,再去考公务员,回家里那边工作,照顾爸妈,我家没有男孩子,家里还有一个妹妹,我妹妹学习不是特别好,我得努力以后照顾家人。
4.我知道实习经验很重要,但是,因为我不会从事软件方面的工作,对于我来说,学会做人,多做些学生工作,积累一些项目经验,学好专业课就够了。与其什么都去学,还不如早点知道自己到底想要什么,为之付出。

转载于:https://www.cnblogs.com/respective/p/8538606.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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