【软工】第 零 次作业

本文分享了作者选择计算机专业的动机、对大学生活的反思及未来职业规划。通过对比自身与博主的经历,表达了对北航教育的评价,描述了最复杂的项目——简易C编译器的开发过程,并阐述了投身游戏产业的职业愿景。

前言

1.这个作业属于哪个课程?

2019春季计算机学院软件工程

2.这个作业的要求在哪里?

第0次软工作业要求

3.我在这个课程的目标是?
  • 了解并学习软件工程的教学内容,完成课程任务,培养工程化设计和开发软件的能力。
  • 提升在软件开发中计划、管理、测试和维护软件的能力。
  • 理解团队与个人编程之间的异同与优劣,培养团队协作能力。
4.这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标?

这次作业的阅读和实践任务主要帮助有三:

  • 第一,让我初步了解软件工程所涉及的内容,提高之后学习的效率;
  • 第二,提前浸入软工氛围,降低心理压力,克服未知恐惧;
  • 第三,熟悉课程教学模式。

正文

第一部分:结缘计算机

你为什么选择计算机专业?你认为你的条件如何?和这些博主比呢?(必答)

我们先来看博主的情况:

上初二,学校开了电脑课。电脑老师叫邓腾飞。

-- 引用自《软件生涯的开始

博主最早了解接触电脑是在初二,最早开始学习并在该方面接触到同行人是进入高中,当他以英语满分考入高中时,他想:“我是为了电脑而学英语的”;当他参加着高考,写着作文时,脑子里想的还是之前未能完善的程序。他的梦想就是搞电脑。

而我呢?小时候喜欢观察和求知,喜欢神奇多样的生物,想着长大了会去做医生或者生命科学家,最后高考选专业,考虑到学习时长、薪资和时代发展需求(当然还有一些来自其他人的影响),选择了计算机专业。小时候只是用电脑玩过游戏,初高中也从未接受过计算机基础教育,直到大一才开始入门,相比之下这种“硬件”条件也算苦涩了吧。

第二部分:在计算机系里学习

你对你的大学生活有什么想要吐槽的地方吗?你理想的大学教育应该是什么样子的?跟学校给你的有什么区别?比较你在中国大学的经历,你的老师和学校能做到和国外那样吗?如果不能,请分析一下为什么。(必答)

我对我的大学生活没有什么特别想要吐槽的地方,如果有,我想可能是北航的学术氛围真的很浓厚,但在其他的方面上真的有所缺失。如果说神性存在的必要条件之一正是有所缺失,那么我想说北航具有的是科学的神性,它是自然、科学和理性世界的摇篮,但它缺少人文关怀。为什么这么说呢?因为在这所学校中所设立的规则,唯一服务的目标就是提升学生科学研究和工程实践的能力,它仅是为了使学生具有更大的社会生产力价值,而并不关心学生真正需要的是什么,不关心学生是否感到迷茫和幸福,不关心个人的独特性。从开学的专业抉择规则,到每学期的课程安排,再到学校的机构与服务,都在一次又一次地印证此点。

上课基本没有讲义,直接维基百科,无比飘逸

-- 引用自《优秀的大学怎么教程序开发和软件工程课

我觉得我的老师和学校难以做到国外那样,或许可以,但是很难。在我的认知观念中,行为是为了目标而服务的。国外的教师采用这样松散而无重点的教学方式,他们的学生可以完成项目作业,但我们中国的学生或许并不能完成这样的作业任务。啊!说实话,这个问题说来话长,要解释,也不是随随便便就能回答得清晰而正确。这和东西方人长期以来形成的生活习惯和学习模式有关系,并不是说改就能改,也不是改了就会更好。好,这个问题就说到这里吧。

迄今为止,你写了多少代码,描述你做的最复杂的软件项目/作业。(必答)

大概有大几千行吧。软件=程序+软件工程,所以严格上说,我并没有参与过软件项目的开发,我所做的只是对某个需求进行程序实现的工作。我觉得我所做过最复杂的作业是编译原理课程设计(简易C编译器),因为这份作业融合了数据结构、算法的基础知识,程序设计内容多,结构复杂,代码量大。

第三部分:未来规划

对于你未来在IT行业的发展,你有什么样的梦想或者未来想从事什么样的工作?你准备怎样来规划你技术道路,职业道路和社会道路?(必答)

说真的,未来规划与个人价值观密切相关。我的梦想是去做多样的工作,活出多彩的人生;我无望改变世界,也不打算从事计算机研究和编程的工作;始于足下,相由心生,我希望我能热爱自己的工作,我打算从游戏策划出发,投身游戏产业。参加暑期实习,提升个人能力,毕业后正式工作,去游戏公司上班,逐步晋升,完成资本积累,实现经济自由。然后继续学习,探索未知,这天地之大我何处去不得。

把自己对待遇和职位的那个目标放在心里,踏踏实实做好今天的事,炼好自己的内功,注重经验的积累和总结,等待一个能让你量变引发质变的机会,用你的能力抓住它不要放手,你会发现你的路就在前方,通往这条路的门不知不觉已经开了。功到自然成,水到渠成。

-- 引用自《对程序员职业的一些建议

人生是复杂的,我们每个人都有自己不同的规划,但有一样是相同的,我们必须为实现自己的规划而献出努力,我们必须付出代价来换取我们需要的价值。我们已经听取了足够多的理论和道理,现在我们需要实践。

转载于:https://www.cnblogs.com/LifeIsAGame/p/10425719.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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