MathExam

本文介绍了一款针对一二年级学生的算术题生成器的设计与实现过程。该程序能够根据小学生数学大纲的要求生成符合年龄特点的加减乘除算术题目及答案,并通过命令行参数接收输入,将题目与答案输出到文本文件中。

@一二年级算术

一、预估与实际

PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时(分钟)实际耗时(分钟)
Planning计划600610
• Estimate• 估计这个任务需要多少时间600610
Development开发600610
• Analysis• 需求分析 (包括学习新技术)3030
• Design Spec• 生成设计文档3035
• Design Review• 设计复审2025
• Coding Standard• 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)4050
• Design• 具体设计3040
• Coding• 具体编码200250
• Code Review• 代码复审3025
• Test• 测试(自我测试,修改代码,提交修改)3045
Reporting报告3030
• Test Repor• 测试报告2030
• Size Measurement• 计算工作量3030
• Postmortem & Process Improvement Plan• 事后总结, 并提出过程改进计划2020
合计

二、需求分析

我通过小学数学大纲的方式了解到,小学一年级数学有如下的几个特点:

  • 特点1 计算数值小

  • 特点2 运算简易

经过分析,我认为,这个程序应当:

  • 小学二年级乘法的两个数字应大于0小于10
  • 小学一年级算术加法和减法只在100以内之间相加减,且不存在相减为负数

三、设计

1. 设计思路

  • 用户输入的参数,需要判断是否符合要求
  • 题目随机生成,需要符合一二年级的算术规则
  • 减法不能产生负数,除法不能整除的情况下,要产生商
  • 文件的生成与写入

    2. 实现方案

写出具体实现的步骤

  • 准备工作:先在Github上创建仓库,克隆到本地...
  • 输出out.txt文件
  • 如何用命令行输出参数

四、编码

  • 到args数组来实现从命令行中接收参数
  • 用Random没有种子的构造函数来生成随机数

1. 调试日志

记录编码调试的日志,请记录下开发过程中的 debug 历程

  • 在减法运算中,可能出现a-b小于0,小学没有结果为负数的算术
    ,所a和b对换并相减
  • 无法用命令行输入参数 ,用args数组解决

2. 关键代码

请展示一段程序的关键代码,并解释代码的作用

try(PrintWriter p = new PrintWriter("out.text")) {
            for (int i = 0; i <=(2*n-2); i=i+2) 
                p.println(MathExam5242.answer.get(i));
                p.println("--------------- 标准答案---------------");
            
            for (int i = 0; i <=(2*n-2); i=i+2) {
                p.print(MathExam5242.answer.get(i));
                p.println(MathExam5242.answer.get(i+1));
            }
            p.close();
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
  • 创建out.text,把题目和答案存入

3. 代码规范

请给出本次实验使用的代码规范:

  • 第一条 代码的命名不规范向,这次写的代码命名就很不规范
  • 第二条 if/else if/.....使用必须用大括号
  • 第三条 采用四个空格缩进,不能使用tab键
  • 第四条 单行注释使用// ,多行注释使用/**/

五、测试

请思考并记录你认为必要的测试点,并记录测试用例与测试结果

  • 输入 7 ,2 ,输出在TXT中正确输出题目和答案
  • 输入6,2,1,输出参数不能大于2,不能为空
  • 输入7,-2 输出第二个参数错误

六、总结

请总结过程中的教训和经验,思考

  • 做这个前首先想好加减乘除每一个的简单算法
  • 写代码的格式很不规范,慢慢实践
  • 平时代码量少,这次的很多不理解的经过舍友的点播,理解了一些
  • 拿到项目前一定要先分析需求,构思大致方向

转载于:https://www.cnblogs.com/yhd12/p/9630509.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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