软件工程实践暑假作业

hi_world1 2024-09-03 01:30:22

作业基本信息

这个作业属于哪个课程软工实践2024
这个作业要求在哪里软件工程实践暑假作业
这个作业的目标学习git基础命令,学习markdown基本语法, 学习如何创建远程仓库,构建之法
其他参考文献构建之法

目录

  • 一.准备工作
  • 二.回首过去
  • 2.1 当初你为什么选择软件工程这个专业?
  • 2.2 当初对软件工程这个专业的期待和想象是什么?
  • 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?
  • 三.立足当下
  • 四.展望未来
  • 4.1阅读《构建之法》,并阅读构建之法社区中前人提出的问题,选择5个及以上的问题写下自己的思考。要求在自己的思考中贴上原问题的链接
  • Q1.软件开发过程中是否有必要保证代码具有100%的正确性,如果有必要又应该如何实现呢?点击查看原问题
  • Q2.花费时间越多,代表工作量越高吗?点击查看原问题
  • Q3.代码量与个人的编码能力有直接关系吗?点击查看原问题
  • Q4.写博客也会花挺多时间的,如果把这些时间花在写代码上面会不会更好?点击查看原问题
  • Q5.学生用GPT-4来做作业,老师要如何甄别呢?点击查看原问题
  • 4.2 你未来的职业规划是什么?
  • 4.3 对于软件工程实践课程,你有什么理解和期望?
  • 五.思维导图和学习路线
  • 5.思维导图
  • 5.2时间计划

一.准备工作

仓库地址

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二.回首过去

2.1 当初你为什么选择软件工程这个专业?

本来是想选电气工程的,结果高考分数差一分。选择软件工程作为第二备选的理由其实有点幽默。我就觉得我还是挺会用鼠标键盘的,选软件工程总比选其他专业更有那么一点优势。

2.2 当初对软件工程这个专业的期待和想象是什么?

觉得这个专业毕业出来的学生肯定都是编写软件的大师,特别擅长操作计算机,也特别擅长进行逻辑类问题的解决。

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?

觉得自己要去掌握很多的语言,去了解很多算法的具体细节。

三.立足当下

个人展示

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昵称蔡水稻
出生日期2004.9
兴趣爱好游戏,摄影
特长
成果和获奖经历
编程语言C++,C#
开发软件vscode,visualstudio,DevEco Studio
累计代码量1W+
项目经历

四.展望未来

4.1阅读《构建之法》,并阅读构建之法社区中前人提出的问题,选择5个及以上的问题写下自己的思考。要求在自己的思考中贴上原问题的链接

Q1.软件开发过程中是否有必要保证代码具有100%的正确性,如果有必要又应该如何实现呢?点击查看原问题

我觉得在软件开发过程实现代码具有100%的正确性的可能性有点小,所以一味地追求100%正确是不太可取的。相比于追求无bug,应该追求测试发现bug的能力
以及减少更新软件过程中添加的新bug 。

Q2.花费时间越多,代表工作量越高吗?点击查看原问题

花费的时间约多,并不代表工作量越高。首先是如果一个程序员编程效率低下,那么花费时间肯定是比其他人多得多的,但他的工作量其实并不比别人多。

Q3.代码量与个人的编码能力有直接关系吗?点击查看原问题

没有直接关系,但肯定有间接关系。比如一个程序员什么语言都会一点,各个语言都写过少少的代码,但总数加起来还是非常可观的,但他在某一特定语言上并
不会有这极其出众的编程能力,比较编程在精不在多吗。但熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟,写多总比没怎么写要强吧。

Q4.写博客也会花挺多时间的,如果把这些时间花在写代码上面会不会更好?点击查看原问题

写博客感觉就像总结归纳的一个过程,多写博客就像对自己写的代码多做总结,对自己的项目多做梳理。理清思路对编程来说还是比较重要的,有条理的编程才能
解决复杂的逻辑问题。

Q5.学生用GPT-4来做作业,老师要如何甄别呢?点击查看原问题

我觉得除非深思熟虑抠字眼的人做出的作业才会极其条理清楚,看着一板一眼的。gpt写出来的作业更像死板的解释,过于书面语,缺少口语化表达和情感。

4.2 你未来的职业规划是什么?

4.3 对于软件工程实践课程,你有什么理解和期望?

我觉得软件工程实践这门课程,从和我们专业的名字和它一致就可以大概知道,这么课程是软工大学课程的核心课程之一相比于其它课程,
这么课程更倾向于了解如何进行软件开发过程。我希望我可以在课程学习到如何系统性编程和创造一个合格的软件。

五.思维导图和学习路线

5.思维导图

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5.2时间计划

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可以尝试完成几个完整的项目巩固知识点和丰富项目经历,加油!

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中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,推动碳中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中的应用,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在高维空间中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。文中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中的有效性与先进性; 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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