软件工程第一次作业
这个作业属于哪个课程 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2024 |
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这个作业要求在哪里 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2024/homework/13243 |
这个作业的目标 | 创建GitHub和博客园账号,熟悉基础操作并进行自我分析和评估,为后续工作做准备 |
学号 | 102202103 |
1.个人logo文生图任务
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展示最终生成的Logo
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设计的理念与过程
神秘又富有力量,古老的图腾标志,充满华夏璀璨文明
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请在作业中加入截图和描述生成Logo的步骤,最后总结你使用文生图AIGC工具的使用体验和感想
初始图片太过华丽
经过简约的调整过后,生成最终的logo
2. Github个人主页搭建
在个人主页中添加以下内容:
介绍你自己。比如你的兴趣爱好,你认为值得向别人展示的记忆,可以使用照片丰富网页,并把个人资料截图放在作业博客中。
介绍自己的成就、成果,技能和专业相关经验经历,并进行自我评估。目前你已经具备了哪些专业知识和能力;你对哪类技术方向有兴趣;你最想学习哪些方面的知识。
规划自己未来三年的发展设想。考研?保研?工作?考公?你可以谈一谈自己未来三年的目标,并给出理由
3,博客园随笔:
一、我的技能树与技术偏好
1. 已具备的专业知识和能力
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能力A:数据处理与分析
- 熟练使用Python进行数据处理,包括数据清洗、转换和分析。
- 掌握SQL语言,能够进行数据库查询和数据操作。
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能力B:机器学习基础
- 了解机器学习的基本概念和算法,如线性回归、决策树、聚类等。
- 能够使用scikit-learn库进行简单的机器学习模型训练和评估。
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能力C:大数据处理技术
- 熟悉Hadoop和Spark框架,能够进行大规模数据的分布式处理。
2. 技术兴趣方向
- 对数据挖掘和人工智能领域有浓厚兴趣,尤其是自然语言处理和图像识别。
3. 尚需提升的能力
- 需要加强深度学习的知识,特别是在神经网络架构和优化算法方面。
- 提高在实际项目中应用机器学习和大数据处理技术的能力。
二、代码量与目标
目前的代码量
- 大约有5000行代码,主要涉及数据处理、机器学习模型实现和大数据处理脚本。
期望达到的代码量
- 到本学期结束,希望代码量能达到10000行,通过更多的实践来加深理解和提高技能。
三、课程期待
我最期待在课程中能够深入学习以下知识:
- 算法:更深入的算法分析与应用,特别是复杂问题的解决策略
- 团队协作:团队协作开发的经验,通过小组项目了解如何在多人环境中高效工作。
- 项目实践:通过实际项目来应用所学知识,提高解决实际问题的能力。
四,软件工程学习指南
1. 理解软件工程基础
- 软件生命周期:了解软件从构思到退役的整个过程,包括需求分析、设计、编码、测试和维护。
- 需求分析:学习如何准确捕捉和定义用户需求,以及如何将这些需求转化为软件功能。
- 设计原则:掌握软件设计的基本原则,如模块化、抽象、封装和信息隐藏。
2. 掌握软件开发方法
- 敏捷开发:了解敏捷开发的核心理念和实践,如Scrum和Kanban,以及如何提高团队的灵活性和响应速度。
- 测试驱动开发(TDD):学习如何通过先编写测试来驱动软件开发,以提高代码质量和减少缺陷。
3. 实践项目管理
- 项目规划:学习如何制定项目计划,包括时间线、资源分配和风险管理。
- 进度监控:掌握如何监控项目进度,确保项目按时按质完成。
- 资源管理:了解如何有效管理项目资源,包括人力、资金和技术资源。
4. 代码质量与维护
- 代码审查:学习如何进行代码审查,以提高代码质量和团队协作。
- 重构:掌握代码重构的技巧,以优化代码结构和提高可维护性。
- 文档编写:了解如何编写清晰的技术文档,包括用户手册和API文档。
5. 团队协作与沟通
- 团队建设:学习如何建立和维护高效的团队,包括团队成员的角色和责任。
- 沟通技巧:提高与团队成员、客户和其他利益相关者的沟通能力。
- 冲突解决:掌握解决团队内部冲突的策略和技巧。
6. 持续学习与适应
- 技术趋势:保持对新技术和工具的关注,如云计算、人工智能和物联网。
- 终身学习:培养持续学习的习惯,不断更新知识和技能。
7. 实践与项目经验
- 实际项目:参与实际的软件开发项目,将理论知识应用于实践。
- 案例研究:分析成功的软件项目案例,学习其成功的因素和经验教训。
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