寒假作业(2/2)

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其他参考文献	...

1.Github仓库地址

https://github.com/fuqijia/InfectStatistic-main

 

2.PSP表格

 

 

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	20	20
Estimate	估计这个任务需要多少时间	20	20
Development	开发	840	1130
Analysis	需求分析 (包括学习新技术)	60	120
Design Spec	生成设计文档	30	50
Design Review	设计复审	60	60
Coding Standard	代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	10	10
Design	具体设计	60	70
Coding	具体编码	600	700
Code Review	代码复审	20	120
Test	测试（自我测试，修改代码，提交修改）	200	190
Reporting	报告	60	60
Test Report	测试报告	60	50
Size Measurement	计算工作量	20	30
Postmortem & Process Improvement Plan	事后总结, 并提出过程改进计划	60	50
合计		1060	1340

3.解题思路描述

一开始就在想核心部分就是字符串的处理，然后把输入的字符串用8个正则表达式进行匹配，分别处理，将文本的信息提取处理并保存在int数组中，最后再根据命令行的参数将int数组中的数据输出到output.txt文件中就行了。

4.设计实现过程

读取文件的函数：

5.代码说明

先创建8种类型的正则表达式：

不断读取文件：

匹配字符串，分别进行各种记录：

6.单元测试截图和描述。

 

除必要参数外无参数

date为日志中间某天，只读了日期前的日志

date为所有日志之前，不读取任何日志

date为所有日志之后，读取所有日志

type为cure，列出cure的数据

type为dead和sp，按顺序列出

province为湖南，只列出湖南

按省份拼音顺序列出

有province和type两个参数

两参数调换顺序，结果相同

调换了type参数的顺序，province按拼音顺序显示

7.单元测试覆盖率优化和性能测试，性能优化截图和描述。

 

因为有一些switch语句，所以没有输入对应的值一些case语句没有执行。

 

8.代码规范的链接

https://github.com/fuqijia/InfectStatistic-main/blob/master/081700308/codestyle.md

 

9.结合在构建之法中学习到的相关内容，撰写解决项目的心路历程与收获。

 一开始并不知道怎么用命令行参数，所以一开始只是从字符串处理，字符串匹配正则表达式这一步开始做，这样做了之后再去找资料，请教别人，最后把代码完善成题目要求的样子。虽然做出来了，但是其实还是一个面向过程的思维，因为一开始对整体的代码也没有什么把握和预估，所以一开始也不知道怎么将各个部分封装成各自的类，所以还是一个面向过程的编程。

收获：看到第一个提交的同学他一开始就明确了整个项目的大概怎么分类，怎么一个类一个类写觉得非常震撼。因为他那样才有面向对象编程的感觉，才有独特的代码的美感。这次我做的时候没有先进行学习，查资料，明确各个部分如何进行，也就无从构建，只能先做一个简易的，然后改，然后再改，这样只适用于小项目和个人。我也明白了自己的不足，对于软件工程课程的作用和重要性也有了更深的体会。

10.第一次作业中技术路线图相关的5个仓库

 

shazhongcheng/machine_learing_study

https://github.com/shazhongcheng/machine_learing_study

 

关于图像识别，opencv和TensorFlow。

GantMan/fun-machine-learing

https://github.com/GantMan/fun-machine-learing

关于机器学习的一些有趣的例子，作者搬去Twitter 和reddit了。

callee2006/2019-Winter-HGU-Machine-Learing-Camp

https://github.com/callee2006/2019-Winter-HGU-Machine-Learing-Camp

韩国山东国立大学的讲座，有八个视频。

seaslee/ML_algorithm

https://github.com/seaslee/ML_algorithm

 

一些机器学习的算法

Eternity-Myth/MachineLearing-Homework

https://github.com/Eternity-Myth/MachineLearing-Homework

 

电子科技大学 《机器学习》课程作业