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 | 搭建自己的博客，写下自己的个人情况和愿景 |
| 学号 | 102202133 |
一.个人logo文生图任务
设计理念：屏幕上的数据和图表代表了编程的实用性，即编程能够处理和分析数据，帮助我们更好地理解世界。强调编程作为一种工具，能够将复杂的信息转化为易于理解的形式。星空背景象征着探索和发现，这与编程的精神相呼应。编程不仅仅是编写代码，它也是一种探索未知、解决问题和创造新事物的过程。
生成logo的步骤：
找到一个免费的ai图片生成软件，输入要求并生成图片：
使用体验和感想：
很多时候ai生成的图片不能准确符合要求需要多次生成并加入新的要求，但总体来说这项功能还是相当实用和令人惊喜的
二. Github个人主页搭建
在GitHub上进行个人主页的搭建，可以选择两种方式的一种来建立个人主页：
建立个人资料自述文件。在GitHub新建一个与自己GitHub ID一致的仓库，在仓库根目录的README下写下自己的介绍，并把个人资料截图放在作业博客中。参考资料。
使用GitHub Pages建立个人主页。使用Github Pages建立一个内容丰富的个人主页。参考资料 1、参考资料 2。
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。
三. 在博客园发一篇随笔
一.当前的技能树与技术偏好
已具备的专业知识和能力：
1.编程与算法：我掌握多门编程语言基础，包括Python、Java、C++等，并且能够解决算法问题
2.数据分析与可视化：我可以处理和分析数据，并生成图表和可视化结果，帮助理解数据模式和趋势
3.大数据处理技术：熟悉Hadoop，spark，hive等大数据处理技术
技术方向兴趣：
我对大数据挖掘分析、机器学习、等领域有浓厚的兴趣，尤其是这些技术在自然语言处理和数据分析中的应用
缺少的能力：
我缺少对复杂算法问题的熟练掌握，在面对复杂的算法问题时时常遇到困难无从下手
我需要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.当前代码量：
大约有5000行代码，主要集中在小型项目和课程作业中
本学期课程完成后的目标代码量：
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.最期待学习的知识和收获：
1.提升个人的算法编写能力，提升解决复杂问题的能力
2.提升团队合作能力，学习如何在多人团队中贡献自己的力量
3.参与具体项目的开发过程，积累项目实践经验
学习指南
一、技能提升与技术深化
编程与算法
- 目标：提高解决复杂算法问题的能力。
- 行动计划：
- 定期练习算法题，如LeetCode、HackerRank上的题目。
- 学习数据结构的高级概念，如图、树、堆等。
- 参与开源项目，贡献代码，尤其关注算法实现部分。
数据分析与可视化
- 目标：增强数据处理和分析的实战能力。
- 行动计划：
- 使用Python的Pandas、NumPy库进行复杂数据处理。
- 学习使用Matplotlib、Seaborn等库进行高级数据可视化。
- 参与实际的数据分析项目，如Kaggle竞赛。
大数据处理技术
- 目标：提升在实际项目中应用大数据技术的能力。
- 行动计划：
- 深入学习Hadoop生态系统，包括HDFS、YARN、MapReduce。
- 实践使用Spark进行大规模数据处理和分析。
- 尝试构建小型的大数据应用，如日志分析系统。
二、项目实践与团队合作
项目实践
- 目标：通过实际项目加深理解并提升技能。
- 行动计划：
- 参与或发起小型项目，实践从需求分析到部署的全过程。
- 加入开源社区，参与项目开发，了解项目管理和协作流程。
团队合作
- 目标：提高团队合作能力，学习在多人团队中有效沟通和协作。
- 行动计划：
- 加入学校的编程俱乐部或相关社团，参与团队项目。
- 学习项目管理工具，如JIRA、Trello，以及版本控制工具，如Git。
三、学习资源与方法
- 在线课程：利用Coursera、edX等平台上的相关课程进行系统学习。
- 技术社区：参与Stack Overflow、GitHub等社区，积极提问和解答问题。
- 阅读材料：阅读相关书籍和论文，了解最新技术动态和研究进展。
- 实践项目：通过实际操作来巩固理论知识，如通过构建个人项目或参与开源项目。
四、时间规划与目标设定
- 短期目标：每周至少完成一定数量的算法练习，每月参与或发起一个小型项目。
- 中期目标：每学期至少深入学习一项新技术或工具，参与至少一个团队合作项目。
- 长期目标：到本学期结束，代码量达到10000行，具备独立处理复杂数据问题的能力。
这份学习指南是合理的，根据我的需求和目标进行了个性化设计。它不仅关注于提升我的技术能力，还强调了实践和团队合作的重要性，这些都是软件工程领域成功的关键因素。
