2023软工K班个人编程任务

林钟涛102102141 2023-09-14 22:45:20

在Github仓库中新建一个学号为名的文件夹,同时在博客正文首行给出作业Github链接。

https://github.com/zztt111/102102141

一、PSP表格

(2.1)在开始实现程序之前,在附录提供的PSP表格记录下你估计将在程序的各个模块的开发上耗费的时间。
(2.2)在你实现完程序之后,在附录提供的PSP表格记录下你在程序的各个模块上实际花费的时间。
PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时(分钟)实际耗时(分钟)
· Planning· 计划1510
· Estimate· 估计这个任务需要多少时间3025
· Development· 开发180240
· Analysis· 需求分析 (包括学习新技术)120150
· Design Spec· 生成设计文档--
· Design Review· 设计复审--
· Coding Standard· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)1515
· Design· 具体设计3020
· Coding· 具体编码6080
· Code Review· 代码复审2015
· Test· 测试(自我测试,修改代码,提交修改)2040
· Reporting· 报告3060
· Test Repor· 测试报告--
· Size Measurement· 计算工作量--
· Postmortem & Process Improvement Plan· 事后总结, 并提出过程改进计划3015
· 合计550670

二、任务要求的实现

(3.1)项目设计与技术栈。从阅读完题目到完成作业,这一次的任务被你拆分成了几个环节?你分别通过什么渠道、使用什么方式方法完成了各个环节?列出你完成本次任务所使用的技术栈。

一共分成了三步,分别是数据爬取,数据分析,以及数据可视化。其中数据爬取是通过哔哩哔哩上的视频和搜索CSDN上的前辈做过类似事件的代码,学习并运用到自己的代码中,数据分析和数据可视化是CSDN和python的jieba和word cloud完成的。主要使用的技术是python,主要使用的库有parse,requests,json,jieba ,wordcloud,re,matplotlib.pyplot等。

(3.2)爬虫与数据处理。说明业务逻辑,简述代码的设计过程(例如可介绍有几个类,几个函数,他们之间的关系),并对关键的函数或算法进行说明。

从指定视频中获取弹幕,并将其添加到弹幕列表中,同时更新爬取进度。需要传入一个锁对象 lock 来保证在操作共享资源时的线程安全性。

img


获取要求需要的弹幕

img

(3.3)数据统计接口部分的性能改进。记录在数据统计接口的性能上所花费的时间,描述你改进的思路,并展示一张性能分析图(例如可通过VS /JProfiler的性能分析工具自动生成),并展示你程序中消耗最大的函数。

img


消耗最大的函数

img

(3.4)数据结论的可靠性。介绍结论的内容,以及通过什么数据以及何种判断方式得出此结论

通过这次爬虫得到的大部分数据显示,网友对于日本排放核污水的态度是坚决反对的,并且希望保护我们的大海。

(3.5)数据可视化界面的展示。在博客中介绍数据可视化界面的组件和设计的思路。

img

通过jieba分词,再通过wordcloud来形成词云图。

三、心得体会

(4.1)在这儿写下你完成本次作业的心得体会,当然,如果你还有想表达的东西但在上面两个板块没有体现,也可以写在这儿~

很难得任务,完全不会爬虫,python 也忘的差不多了,从零开始学爬虫,虽然最后爬出来了,但是还是在CSDN看了很多前辈的代码的基础上艰难完成的,收获很多。

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内容概要:本文围绕《【卫星信号】模拟卫星信号传播研究(Matlab代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了利用Matlab进行卫星信号传播过程建模与仿真的方法。该资源聚焦于构建卫星信号在复杂空间环境中的传播模型,综合考虑自由空间路径损耗、大气吸收、多径效应、多普勒频移、电离层闪烁及噪声干扰等多种物理因素,通过Matlab编程实现信号传输特性的动态仿真与可视化分析,帮助研究人员深入掌握卫星通信信道的关键特性与建模流程。; 适合人群:具备Matlab编程能力和通信原理基础知识的高校研究生、科研机构研究人员及从事卫星通信、导航定位、遥感遥测等领域的工程技术人员,特别适用于需要完成相关课题仿真、毕业设计或项目开发的初级与中级科研人员。; 使用场景及目标:①用于教学与课程设计中加深对卫星信号传播机制的理解;②支撑卫星通信系统链路预算、接收机灵敏度分析与抗干扰算法设计;③服务于学术论文撰写、科研项目申报中的仿真验证环节,提供可复用的代码框架与建模思路。; 阅读建议:建议读者结合经典通信理论教材同步学习,重点剖析代码中关于信号调制、信道建模、噪声叠加与接收端解调等模块的实现逻辑,动手运行并调整轨道参数、频率、环境条件等变量,观察信号质量变化,从而深化对卫星信道动态行为的认知。
内容概要:本文系统介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME),并通过Matlab代码实现对二者进行了深入对比研究。文档不仅阐述了两种算法的核心原理与数学模型,还全面展示了其在电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习参数调优等复杂工程问题中的应用性能差异。文中涵盖了微电网调度、电动汽车充电优化、无人机三维路径规划、风光互补制氢系统调度等多个前沿科研方向的典型案例,并配套提供了完整的Matlab仿真代码与模型资源,便于读者复现高水平学术论文成果并开展创新性研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab/Simulink环境,正在从事智能优化算法相关研究的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适用于专注于能源系统优化、智能交通、智能制造、自动化控制等领域的科研工作者。; 使用场景及目标:①深入理解青蒿素算法与RIME算法的基本思想、迭代机制与收敛特性;②通过实际代码复现EI、顶刊级别论文中的优化模型;③在具体科研项目中对比两类算法的寻优能力、稳定性与计算效率,完成算法选型与改进;④拓展新型优化算法在多能互补系统、智能路径规划、分布式调度等交叉学科中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合网盘提供的完整代码资源,按照文档中给出的应用实例循序渐进地实践操作,重点关注不同场景下的参数设置策略、算法收敛曲线分析与鲁棒性表现,同时关注公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与更新资料。

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