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这个作业属于课程	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2026-01SoftwareEngineeringandSoftwareEngineeringPractice
这个作业要求在	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2026-01SoftwareEngineeringandSoftwareEngineeringPractice/homework/16716
这个作业的目标	梳理个人技能树与技术偏好，明确代码量目标，写出课程期待，并借助 AI 工具生成学习指南进行分析
学号	<102401204>

一、准备工作

GitHub账号准备：在GitHub官网上注册了个人账号（ID：fenhaozi1），并完善了个人资料等各项信息。
博客园账号准备：注册了博客园账号，建立了个人技术博客，完善了昵称、头像等个人信息，并设置了博客园的样式。
关注老师与助教：已严肃关注黄兆武老师的博客，以及李怡涵助教、焦圣蒙助教的博客。

二、 Hugging Face API 的调用与实战

1. API 准备与获取

首先，在 Hugging Face 官网注册个人账号。进入个人设置中的 Access Tokens 页面，点击 Create new token 生成具有 FINE-GRAINED 权限的 Token，命名为 fenhaozi。
由于生成的 Token 仅显示一次，我将其妥善保存并在前端输入。代码中前端隐藏了Token的明文显示（使用 type="password"），后端处理完即弃，不留存于服务器，保障了账号安全性。

2. 调用过程与代码实现

本次实战使用 Flask 搭建后端，HTML+JS 编写前端。模型使用了 black-forest-labs/FLUX.1-dev。由于网络环境限制，代码中通过 os.environ 设置了本地代理（端口7897）。后端接收前端传来的 Token 和 Prompt，调用 InferenceClient 生成图像并转为 Base64 返回前端展示。

后端代码 (app.py):

import os
os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:7897'
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:7897'
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
import io
import base64
from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from flask_cors import CORS
from huggingface_hub import InferenceClient

app = Flask(__name__)
CORS(app)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_image():
    try:
        data = request.get_json()
        token = data.get('token', '').strip()
        prompt = data.get('prompt', '').strip()

        if not token:
            return jsonify({'error': '请输入你的 Hugging Face Token'}), 400
        if not prompt:
            return jsonify({'error': '请输入提示词'}), 400

        client = InferenceClient(provider="fal-ai", api_key=token)
        image = client.text_to_image(
            prompt=prompt,
            model="black-forest-labs/FLUX.1-dev"
        )
        buffered = io.BytesIO()
        image.save(buffered, format="PNG")
        img_base64 = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode('utf-8')
        return jsonify({'success': True, 'image': img_base64})
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='127.0.0.1', port=5000)

3. 提示词设计思路与修改过程

设计思路：为了生成最贴近真实的图像，我采用了“主体描述 + 环境背景 + 摄影风格参数 + 画质细节”的提示词结构。
修改过程：

初始提示词仅仅输入了 A woman in the city，生成结果具有明显的AI塑料感，面部不够自然。
随后修改为：A realistic photo of a woman standing in a city street, natural lighting, high detail.
进一步优化加入摄影术语：A photorealistic photograph of a young woman walking on a modern city street, natural skin texture, natural daylight, 35mm photography, beautiful bokeh background.
通过强化 natural skin texture（自然皮肤纹理）、natural daylight（自然日光）以及 35mm photography（35mm摄影镜头）等词眼，最终生成了极其逼真、带有景深效果的人像照片，光影表现自然，衣服褶皱和面部细节丰富。生成效果截图如下：

个人更喜欢图片二

4. API 调用体验与心得

网络配置的心得：由于Hugging Face在国内访问受限，配置代理是首要解决的环境问题。在Python代码中设置 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 是最直接有效的方法。
前后端联调的心得：生成一张高清图像大约需要10-30秒，前端必须设置加载状态（disabled）和提示语，避免用户重复点击。此外，将图片转换成 Base64 编码返回给前端展示，绕过了静态文件存储的繁琐步骤，非常适合轻量级演示。
安全心得：Token 属于敏感信息，绝不能硬编码在后端或前端代码中。本次实现由用户前端输入，通过HTTPS/本地网络传给后端临时使用，不落盘留存，大大提升了安全性。

三、 GitHub 个人主页搭建

本次作业我选择方案一：创建个人资料自述文件。我新建了一个与 GitHub ID (fenhaozi1) 同名的仓库，并在根目录下编写了 README.md 文档。

四、个人技术博客梳理与AI分析

1. 技能树梳理与自我评估

能力A（已具备）：掌握了C语言底层逻辑，能够熟练使用指针与进行手动内存管理，具备基础的数据结构应用能力。具备数电模电基础，对计算机底层硬件有初步认知。
能力B（感兴趣）：对前端开发有浓厚的兴趣，希望通过HTML/CSS/JS构建直观的用户交互界面。同时想涉猎操作系统、计算机网络等底层原理，以及Linux开发。
能力C（尚欠缺）：工程化实战经验不足，代码量积累不够，缺乏完整的软件项目开发周期经历；算法与数据结构进阶能力有所欠缺，大型项目的架构设计能力有待提升。这也是本课程最希望弥补的短板。

2. 代码量记录与目标

目前的代码量：经过大一大二的积累，包括C语言作业、数据结构实验、课程设计等，目前的累计代码量大约在 10,00 - 15,00 行左右。
本学期目标：希望通过软件工程这门课的项目驱动开发，以及后端API接口联调、前端页面交互等实战，在学期末将代码量提升至 2,000 行以上，并学会写规范、可维护的工程代码。

3. 课程期待

最期待学习软件工程的完整生命周期（需求分析、架构设计、编码、测试、维护）以及团队协作工具（Git分支管理、CI/CD）。希望在本课程结束后，不仅能写出代码，还能写出“好代码”，收获一名准工程师应当具备的系统性思维。

4. 借助AI工具生成的软件工程课程学习指南及分析

我使用 DeepSeek 生成了一份学习指南，内容如下：

1. 软件工程概述与过程模型（敏捷、瀑布）。
2. 需求工程：获取、分析、规格说明（SRS文档撰写）。
3. 软件设计：架构设计、模块化、设计模式（MVC等）。
4. 编码规范与版本控制：Git 协作流程、代码审查。
5. 软件测试：黑盒/白盒测试、单元测试、集成测试。
6. 项目管理：进度控制、风险管理和团队沟通。

合理性分析与帮助：
这份指南非常合理且具有宏观指导意义，它几乎涵盖了软件工程领域的核心知识域，并且强调了流程、规范和团队协作的重要性。
对我个人的帮助：它帮我理清了本课程的学习脉络，指明了从“个人编写代码”转向“团队开发产品”的思维转变。不过，由于我目前偏向于前端开发，这份通用指南缺少具体的技术栈指导（如前端框架、接口设计等）。因此，我会在跟随大纲学习的同时，结合自己的前端方向，在实际项目中去应用这些理论，比如尝试使用Git Flow进行分支管理，在开发前端页面时引入单元测试等，以达到知行合一。

这里是后台博文截图：

posted on 2026-09-11 22:04 fenhaozi1 阅读(15) 评论(0) 收藏举报

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