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/202601SofwareEngineering
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202601SofwareEngineering/homework/15712
这个作业的目标	完成软件工程个人作业第三部分随笔，梳理个人技能、代码量规划，学习使用AI工具生成课程学习指南并分析，记录HuggingFace Flux模型API调用实验过程，使用Markdown编写并附上截图
学号	102402117

一、技能树梳理与自我评估

✅ 已经掌握的专业知识与能力

1. C/C++基础编程，熟悉Linux系统调用，fork、wait、signal等进程相关API
2. Web前端基础，HTML静态页面开发，会使用Git、GitHub管理代码仓库，完成GitHub Pages个人主页部署
3. 基础网络知识，了解IPv4/IPv6，Mininet简单网络仿真实验
4. 能够调用HuggingFace模型API，结合前端实现图像生成交互

🎯 感兴趣的技术方向

• 应用开发，人工智能，前后端

❌ 目前欠缺的能力

1. 大型项目架构设计能力，缺少完整项目开发经验
2. 后端开发、数据库相关知识薄弱
3. 软件测试、项目规范文档编写经验不足

二、代码量统计与预期目标

1. 当前累计代码量：没有具体统计，正常计算机大三学生的代码量，在此基础上学习了机器学习和cs224w跟随博主写了几个代码实战
2. 完成本学期软件工程课程之后，希望能够多写些项目实践，完善自己能力，对于代码量没有统计，无法直接说明

三、本课程期待学习的知识与收获

最期待学习的知识

软件工程完整开发流程、需求分析、项目管理、软件测试、团队协作开发规范

希望获得的收获

掌握工程化开发思想，学会规范写项目文档，提升项目协作能力，能够独立完成小型软件项目开发

四、AI工具生成软件工程学习指南 + 分析

我选用的AI工具：豆包

AI生成的《软件工程课程学习指南》

软件工程简要学习指南

软件工程核心：不是单纯写代码，学习软件完整开发流程，建立工程化思维，兼顾理论考试和小组课程项目。

一、核心知识模块

1. 基础概念：软件特性、软件危机、软件工程定义，软件质量指标（可靠性、可维护性、可用性、安全性）。
2. 软件开发模型：瀑布、增量、迭代、螺旋、敏捷Scrum。重点记各自优缺点、适用场景（简答必考）。
3. 需求工程：功能需求/非功能需求，需求获取、需求规格说明书SRS，需求变更管理。
4. 软件设计：概要设计（架构）、详细设计（模块）；核心原则高内聚、低耦合；MVC、分层架构；ER图、模块结构图。
5. UML建模：用例图、类图、时序图、活动图、状态图、组件图。会看图、会画图，作业和大题重点。
6. 软件测试：黑盒/白盒测试；单元、集成、系统测试；测试用例设计。
7. 软件维护：4类维护：改正性、适应性、完善性、预防性维护。
8. 项目管理：进度、成本、风险，Git版本控制，项目文档管理。

二、学习方法

1. 先搭整体框架，再填充细节，不要零散背知识点。
2. 结合小项目理解理论，不要脱离实例死记概念。
3. UML多动手画，推荐ProcessOn练习。
4. 整理对比表格，区分易混概念（各个开发模型、四类维护等）。

三、课程实践（课程设计）

1. 开发顺序：需求分析 → 概要设计 → 详细设计 → 编码 → 测试 → 项目总结，不要上来直接写代码。
2. 必备文档：需求规格说明书、系统设计文档、测试报告。文档是重要得分点。
3. 使用Git管理代码版本，保留迭代记录。

四、期末备考要点

1. 选择填空：基础定义、软件特性、模型特点、维护分类。
2. 简答题：各开发模型优缺点、高内聚低耦合、测试分类、需求工程流程。
3. 实操大题：UML绘图、设计测试用例、根据场景选开发模型。
4. 综合题：小型项目全流程分析、项目风险分析。

五、避坑提醒

1. 不要只看重写代码，软件工程重点是流程、文档、设计思维。
2. 分清容易混淆概念：增量vs迭代，四类维护，黑盒白盒。
3. 小组作业不要忽视文档，文档占分很高。

六、学习节奏

日常：上完课整理知识点，配套UML画图练习
中期：每两周复盘知识框架，对比易混知识点
期末：背诵概念+刷题，主攻UML和综合应用题

对这份指南合理性分析

这份软工学习指南，整体是面向本科应试的精简版。
优点：贴合课堂和期末考试，知识点按考试题型划分，同时兼顾课程设计项目，没有多余废话，能快速搭建软件工程知识框架。
缺点：深度有限，只适合应付课程学习，缺少配套例题、UML和测试的实战题目，也没有针对你们学校考题定制。
适合平时上课复习、期末突击、做课程设计；不适合找工作进阶学习。
可选升级方向：极简背诵版、带例题版本、课程设计专用版本或者完整版。

五、HuggingFace API调用实验记录（Flux模型图像生成）

实验目的

调用HuggingFace的XLabs-AI/flux-RealismLora模型，结合前端页面实现交互生成图片，完成软件工程个人作业。

操作步骤

1. 在HuggingFace官网注册账号，申请API Token；

2. 编写代码调用API，传入提示词，接收返回图片；

3. 搭建前端交互页面，实现输入提示词、点击生成图片功能。

提示词设计思路与修改过程

一开始的提示词是一个男人走在路上，最终生成的过于脱离现实，书包甚至是悬空的；第二次更详细，老人，提着包，画面一下子就合理了，但总觉得还是不够贴切；最后我又加了老人旁边有辆车这个条件，最终的结果就很贴近现实了

API调用体验与心得

关于api调用我还是第一次实践，之前从未接触过，所以比较生疏，我从b站上找了教学视频跟着做，成功打开huggingface并调用，但是之前从未接触过前端代码，所以代码部分我借助了ai的帮助。上面提交的并不是一开始的代码，一开始的代码实现了网页生成与api调用：

但是遇到了ssl握手断裂与跨域cors问题，问了一下ai他说这个是windows系统环境问题以及vpn节点不稳定，建议我下载电脑自带的linux子系统，我觉得太麻烦，就尝试切热点，在vpn打开系统代理与接受局域网，最后又尝试调用huggingface那个大模型自带库，但是都失败了，依旧无法解决ssl断裂，后面我问ds有没有办法绕开ssl握手，他建议我直接编写html代码，从网页调用api，最终成功实现。

六、作业截图

GitHub个人主页页面截图：