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2025年11月20日
软件工程学习日志2025.11.20
摘要: 实验一:AI故事生成平台(2025.11.13) 学习目标 构建平台后端核心,实现基于关键词的自动故事生成功能。 技术实现 数据模型设计 Story数据模型 class Story: id: int # 主键 title: str # 故事标题 summary: str # 故事梗概 content
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posted @ 2025-11-20 23:14 仙人兵马俑
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2025年11月19日
软件工程学习日志2025.11.19
摘要: 一、核心知识点梳理 聚类算法:K-means(无监督学习的典型代表) • 基本思想: 将数据集划分为K个簇,使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇间的数据点尽可能不同。 • 伪代码与流程: 1. 输入: 数据集 D,预设的簇数量 K。 2. 初始化: 随机选择K个数据点作为初始质心。 3. 迭代优
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posted @ 2025-11-19 21:34 仙人兵马俑
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2025年11月18日
软件工程学习日志2025.11.18
摘要: 嗨,各位小伙伴,今天开始我想开一个新坑,用几天时间,聊聊如何为一个非常特殊的行业——医疗器械——设计一套进销存管理系统。这可不是普通的商品管理,它关乎人的健康与安全,所以咱们设计的系统,也得有点“医者仁心”的严谨。 一、灵魂拷问:为什么要“全程追踪”? 想象一下,如果某批次的注射器在生产环节出现了一
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posted @ 2025-11-18 18:30 仙人兵马俑
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2025年11月17日
软件工程学习日志2025.11.17
摘要: 今天的学习重点是设计模式中的享元模式,结合“围棋软件”的实验需求,完成了从需求分析、代码实现到类图绘制的全流程。过程中在Mermaid类图生成上踩了不少坑,最终摸索出兼容且逻辑正确的方案,特此记录整个过程,方便后续回顾。 一、实验需求拆解 本次实验要求设计一款围棋软件,核心约束是:系统中仅存在一个白
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posted @ 2025-11-17 21:16 仙人兵马俑
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2025年11月15日
软件工程学习日志2025.11.14
摘要: 今天收到了《机器学习B》课程的第一份实验任务书,终于要从理论走向动手实践了!我花了一些时间仔细阅读了任务书,并规划了一下未来八周的上机安排。这是一场硬仗,我得好好记录下来。 📅 实验时间线:一场为期八周的马拉松 实验课从第9周持续到第16周,也就是从11月6日到圣诞节(12月25日),每周五的下午
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posted @ 2025-11-15 00:01 仙人兵马俑
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2025年11月13日
软件工程学习日志2025.11.13
摘要: 一、项目核心框架:从基础到深化的实施顺序 项目实施遵循“先搭底座、再建核心、逐步扩展”的逻辑,整体分为九大模块,各模块间层层递进、相互支撑: 基础架构与模型:系统的“地基” 先完成环境搭建与CI/CD部署,搭建鉴权登录体系,明确教师、家长、学生、管理员四类角色的权限边界。同时建立核心数据模型,涵盖用
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posted @ 2025-11-13 19:55 仙人兵马俑
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2025年11月12日
软件工程学习日志2025.11.12
摘要: 一、基本概念回顾 信息论基础公式 信息熵:度量样本集合纯度的指标 H(D) = -Σ(p_k × log₂p_k) 信息增益:特征A对数据集D划分带来的信息提升 Gain(D,A) = H(D) - Σ(|Dᵛ|/|D| × H(Dᵛ)) 信息增益率:解决信息增益对多值特征的偏好问题 Gain_ra
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posted @ 2025-11-12 19:34 仙人兵马俑
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2025年11月11日
软件工程学习日志2025.11.11
摘要: 今日学习了spark。 大数据领域,Spark已成为不可或缺的快速、通用分布式计算系统,掌握其核心原理是每位数据工程师的必备技能。 一、Spark核心架构概述 Spark采用典型的Master-Slave(主从)架构模型,整个集群由以下几个核心组件构成: Driver(驱动节点) 是Spark应用的
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posted @ 2025-11-11 20:17 仙人兵马俑
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2025年11月10日
软件工程学习日志2025.11.10
摘要: 在软件设计中,我们经常会遇到需要处理多个维度变化的场景。今天,我们将通过一个生动的例子——"在路上开车"问题,来深入探讨桥接模式(Bridge Pattern)的应用。这个例子中,车辆可以是小汽车或公交车,道路可以是水泥路或沥青路,两个维度独立变化,这正是桥接模式的用武之地。 什么是桥接模式? 桥接
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posted @ 2025-11-10 22:26 仙人兵马俑
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2025年11月7日
软件工程学习日志2025.11.7
摘要: 【每日学习笔记】朴素贝叶斯实战:如何用机器学习挑选好西瓜? 今天在复习机器学习时,遇到了一个特别实用的案例——基于西瓜特征的好瓜判断。这个例子完美展示了朴素贝叶斯算法在实际问题中的应用,一起来记录一下这个有趣的学习过程! 数据集:西瓜的“体检报告” 编号 色泽 根蒂 敲声 纹理 好瓜 1 青绿 蜷缩
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posted @ 2025-11-07 00:06 仙人兵马俑
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