软件工程实践寒假作业

222000135尼加提 学生 2023-06-12 21:37:30
这个作业属于哪个课程2023软工W班
这个作业要求在哪里软件工程实践——寒假作业
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第一次作业——寒假作业

1. 准备工作

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2. 回首过去

2.1 当初为什么选择软件工程这个专业?

iT领域具有很好的发展前景,是一个朝气蓬勃的行业,前20多年互联网带动了世界各个行业的发展,近几年人工智能、大数据等更是在火热发展中,当然还将会有更好的发展前景

2.2 当初对软件工程这个专业的期待和想象是什么?

开发出很多人喜欢玩的游戏和社交app

2.3 当初希望自己是如何投入这个专业的学习的?曾经做过什么准备,或者立下过什么FLAG吗?

在b站跟着大佬学习编程,在大学毕业后一定开发出一个功能完整的社交app

3.立足当下

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4. 展望未来

1.程序员是否有必要为满足小部分人的需求去做软件,或者为软件添加某些功能?

如果一个软件只服务于极小的用户群体,那么为他们编写软件可能并不划算。在这种情况下,程序员应该考虑到这个软件对整个市场的影响和使用率。如果只有少数人使用它,那么他们可能不会浪费他们的时间和资源来完善这个软件。

另一方面,如果该软件已经有了大量的用户,即使只是很小的一部分请求某些额外功能,这仍然可能值得考虑。这些请求可能是非常有用和必要的,并有助于提高软件的质量和实用性。对于这样的软件,添加新功能则是为增加它们的价值和竞争力。

综上所述,程序员应该谨慎考虑是否值得花费时间和资源来为满足小部分人的需求去做软件,或者为软件添加某些功能。必须寻找平衡点,确保软件的质量和实用性,并且考虑到软件的市场影响和使用率。

2.花费时间越多,代表工作量越高吗?

花费时间的多少不一定代表工作量的高低。一个人可能会花费很长时间来完成一项任务,但实际上他只是在拖延时间或效率低下。

相反,有时候,一个人可以在短时间内完成很多工作,这意味着他有更高的效率和更好的组织能力,因此他的工作量并不高,但工作质量却非常出色。

工作量的计算应该基于实际完成的工作数量和质量,而不是单纯地基于花费的时间。因此,要提高工作效率并减少工作量,除了适当地安排时间和使用正确的工具之外,还需要提高自己的技能水平和专业知识,以便更加高效和有效地完成任务。

3.代码量与个人的编码能力有直接关系吗?

编码能力主要体现在代码的质量和效率上,这包括代码的可读性、可维护性、可扩展性、性能等方面。 通过使用合适的算法和数据结构,准确理解需求并将其转化为代码实现,遵循编码规范,利用良好的设计模式和架构来组织代码,以及对于错误处理和调试等重要工作的熟练掌握等都是衡量一个程序员编码能力的重要标准。因此,程序员并不应该追求写更多的代码,而是应该注重代码质量和效率。一段高质量和有效率的代码可能经过了多次的优化和删减,但目的始终是保持代码的可读性和可维护性,从而使其更易于理解和修改,也更容易被其他程序员所接受和使用。

4.如何让自己能够跟上软件工程发展,做一个永不落伍的开发者呢?

坚持学习和实践:随着新技术不断涌现和更新,开发者需要不断进行学习和实践,以了解最新的趋势和工具。这可以通过参加课程、培训、参加社区活动或自主学习等方式来完成。

5.工作时是否应该带着个人、感情驱动的因素?

一定程度上,个人和感情方面的因素是不可避免地涉及到我们的工作中。例如,我们可能会感到挫败、焦虑或沮丧,而这些情绪会影响我们完成任务的效率和质量。

4.2 未来的职业规划是什么?

继续学习java等技术,入职一个待遇不错的公司

4.2 对于软件工程实践课程,你有什么理解和期望?

软件工程实践课程是一门实践性很强的课程,它不仅仅是理论知识的学习,更重要的是实践环节。在这门课程中,学生可以有机会参与实际的软件项目开发,从而深入了解软件工程的流程、方法和工具,提升自己的实践能力和团队协作能力。

5.1 思维导图

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内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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