第二阶段冲刺9

最新推荐文章于 2021-05-04 11:36:00 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/dlyxx/p/4531896.html
今日完成游戏障碍物事件触发及界面美观度优化，计划明日整合划线功能并完善游戏体验。涉及HTML、CSS、JavaScript等前端技术。

今日已做：碰到障碍物事件触发解决。增设至3关。

遇到问题：界面不好看

明日任务：和划线功能结合，完善游戏。

转载于:https://www.cnblogs.com/dlyxx/p/4531896.html

第二阶段冲刺9(6月8号)
aijjb22260的专栏
06-08 90
昨天做的事： 　　为软件添加打分系统。 今天要做的事： 　　将程序打包成exe格式的可执行文件 遇到的困难： 　　在进行分数的数据库设计时，没有考虑到两个数据库之间的关联。 转载于:https://www.cnblogs.com/java-meng/p/5570655.html...
第二阶段冲刺03
weixin_30642029的博客
05-29 170
1、整个项目的预期任务量（任务量=所有工作的预期时间）和目前已经花的时间（所有记录的‘已经花费的时间’），还剩余的时间（所有工作的‘剩余时间’）。 第二阶段工作预期任务：完成整个App的所有功能，并将其部署到云服务器，利用外网可以访问。 所有工作预期时间：100h； 目前已经花费时间：15h； 还剩余时间：85h； 2.任务看板照片： 3.团队会议照片： 4.燃...
第二阶段团队冲刺9
weixin_30729609的博客
06-05 122
站立会议： 具体内容： 软件的开发是为了满足用户的需求，我们的软件已经开发出来，因此我们特意去找了相邻宿舍的人去测试体验我们的软件，同时我们也接受他们的意见，并且去改进。 转载于:https://www.cnblogs.com/tdxiaofendui/p/11058169.html...
第一阶段冲刺（二）
CherriesOvO的博客
05-04 63
日期：2021..05.04 作者：杨传伟 完成任务：爬取腾讯视频电影片库首页所有电影信息(电影名字、播放链接、评分、播放权限)并存到数据库。 爬虫源码 1 import requests 2 import json 3 from bs4 import BeautifulSoup #网页解析获取数据 4 import sys 5 import re 6 i...
第二阶段冲刺个人总结5
aiduo3346的博客
01-17 125
昨天干了什么：对网页的前端进行了修改更换了网页主题。 今天准备干什么：增加了用户的登陆 遇到困难没有：无 转载于:https://www.cnblogs.com/837634902why/p/8302283.html...
第二阶段Sprint冲刺会议9
06-23 139
进展：查看有关“共享平台”的资料，看如何实现上传下载功能，并尝试编码，没有成功。 转载于:https://www.cnblogs.com/XJXYJ/p/4594423.html
第一阶段冲刺9
weixin_30493321的博客
05-13 92
1、我昨天的成就：写了一个人资料的界面2、遇到什么困难：没3、今天的任务：合并代码，准备第一阶段验收。 转载于:https://www.cnblogs.com/xcl666/p/11061736.html...
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...
第二阶段冲刺总结
weixin_30757793的博客
06-08 132
　　第二阶段中，我主要负责的模块是将主界面做成一个快捷方式容纳器。这个目标是在冲刺之前不久才定下的，我原以为很快能完成，但是整整花了整个冲刺阶段才基本完成。其中原因有很多，比如设计数据储存和提取的时候没有详细设计好变量之间的关系，在数据库上一而再修改，没有整体规划，还有在某些技术上缺少文献资料等等问题。总的来说，第二阶段冲刺虽然完成了目标，但是做的不是很好，可能是由于将近期末，各种要提交的文档，任...
九年级数学第一学期阶段冲刺经典试题精选.doc
09-26
9. 二次函数的性质：第14题涉及二次函数的开口方向、顶点坐标和对称轴，需要知道二次函数的标准形式及其图像特征。 10. 抛物线解析式求解：第15题要求根据顶点和一个点的坐标求解抛物线解析式，需要用到顶点型二次...
（浙江专用）2013届高考数学 冲刺必备 第二部分 专题一 第二讲 冲刺直击高考
08-19
- 第二题考察了函数的奇偶性和单调性。题目要求找出既是偶函数又在(0, +∞)上单调递增的函数，这需要学生能够识别不同函数的性质，如$y = x^3$是奇函数但不是单调递增，$y = |x|$是偶函数但在(0, +∞)上单调递增。 ...
2013年中考科学冲刺阶段练枪试卷（二）
08-19
第二题涉及气象学，讨论了飞机飞行时留下的云迹，即飞机拉烟，这是由于暖湿气体遇冷液化形成的。 第三题与生物学和物理学相关，涉及到动物的生殖方式、能量转换以及浮力变化。A选项涉及鲨鱼的生殖方式，B选项描述了...
SENAI 信息库1冲刺项目：第二阶段深入
结合文件信息的标题和描述，我们可以推断出该文件可能是与软件开发相关的一个项目的数据库结构或数据模型，在敏捷开发的第一个冲刺周期结束后的某个时间点，为了满足“第二学期”或“第二阶段”的需求而设计和实现。...
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
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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