软件工程个人作业-1

这个作业属于哪个课程	H202601软件工程与软件工程实践
这个作业要求在哪里	作业要求
这个作业的目标	创建熟悉github的使用，体验API的调用，感受ai模型的便利，熟悉Markdown的使用，进行自我评估以更清晰的认识自我
学号	102401335

huggingface-API的调用

1.前端交互实现

• 再调用模型的代码基础上通过HTML搭建静态网页，输入API和提示词后可生成图片
  

2.图片生成和提示词修改思路

• (1)第一次生成使用中文提示词，由于Flux对中文提示词解读偏差提别大，导致生成的图片真的是和预想结果相差甚远，图片内容和提示词内容可以说毫无关联
  

• (2)将提示词修改成英文之后效果比第一次要好得多，提示词及效果如下

• photorealistic photo, campus sports field at sunset, gorgeous golden-orange sunset sky, glowing burning clouds, layers of warm orange and soft purple scattered clouds, dark silhouettes of tall stadium floodlight poles, tall flagpole in center, dark tree silhouettes on lower left, modern multi‑story campus dormitory building silhouette on right, soft dusk ambient light, natural real‑world shot, slight hazy atmosphere, wide landscape shot, high detail, realistic colors, raw photo, shot on smartphone, no over‑saturation
  

• (3)第二次生成后发现图片中央有一根黑直长的旗杆形象，预计通过修改将其拉远或者清除，效果如下

• photorealistic photo, campus sports field at sunset, gorgeous golden-orange sunset sky, glowing burning clouds, layers of warm orange and soft purple scattered clouds, dark silhouettes of tall stadium floodlight poles, a very thin distant vertical utility pole slightly off center, low contrast silhouette, partially softened by sunset haze, dark tree silhouettes on lower left, modern multi-story campus dormitory building silhouette on right, soft dusk ambient light, natural real-world shot, slight hazy atmosphere, wide landscape shot, high detail, realistic colors, raw photo, shot on smartphone, no over-saturation, balanced composition, natural depth
  

3.体验与心得

• 这次API调用生成图片的尝试让我体验到了AI大模型提供的便利，也体会到了提示词对大模型结果的影响，生成图片时不仅要描述完整图片内容，光线、亮度等因素也会影响图片生成的效果

Github个人主页搭建

• 采用作业要求中的方案一
• 个人主页：https://github.com/HangLog-tech
  

个人随笔

1.专业知识与能力

• 有一定的C语言和C++基础，能编写一些简单的算法
• 并没有开发基础，也没有项目开发实践经验
• 对前后端开发的方向感兴趣，想以前端为主兼顾后端

2.代码量

代码量比较少，预估仅有四千行左右，完成本学期课程后希望能达到1w行起步的水平

3.期望学习的知识与收获

• 熟练GitHub平台和Git的使用方法
• 掌握核心实践技能，具备需求获取与分析、系统设计与建模、软件测试项目管理等能力
• 培养严谨的工程素养、提升团队协作与沟通能力

📘 软件工程课程学习指南

使用AI工具deepseek生成的软件工程学习指南

🎯 总体目标

• 掌握软件工程核心思想：需求分析、设计、开发、测试、维护全流程。
• 补强前端技能栈：从 HTML/CSS/JS 到 React 框架，能独立搭建交互页面。
• 建立后端认知：了解 Node.js + 数据库，能配合前端完成简单全栈项目。
• 积累至少 2 个可展示的项目，为就业简历做准备。

🗓 四阶段规划（每阶段 5 周）

🔹 第一阶段（第 1~5 周）：基础加固 & 课程同步

周次	软件工程课程重点	自学/实践任务
1~2	软件工程概论、生命周期模型（瀑布、敏捷）	复习 C++ 面向对象，熟悉 Git 基本操作（clone/add/commit/push）
3~4	需求工程（需求获取、用例图）	学习 HTML5 + CSS3（Flex/Grid），完成一个静态个人介绍页
5	结构化分析与设计（DFD、ER图）	学习 JavaScript 基础（ES6 语法），用 JS 给页面添加交互（点击事件、表单验证）

阶段产出：

• 一份简单的个人静态网页（GitHub Pages 部署）
• 掌握 Git 基础，能用 Markdown 写文档

🔹 第二阶段（第 6~10 周）：前端进阶 & 小项目实践

周次	软件工程课程重点	自学/实践任务
6~7	软件设计原则（模块化、耦合内聚）	深入学习 JavaScript（DOM、异步编程、Fetch API），了解 Axios
8~9	用户界面设计、原型工具	学习 React 核心概念（组件、props、state、hooks）
10	软件测试基础（单元测试、集成测试）	用 React 开发一个 To-Do 应用（本地存储），并尝试写简单的 Jest 测试

阶段产出：

• 可运行的 React 待办事项应用（带增删改、本地持久化）
• 理解组件化开发与状态管理雏形

🔹 第三阶段（第 11~15 周）：后端入门 & 全栈初探

周次	软件工程课程重点	自学/实践任务
11~12	软件体系结构（C/S、B/S）、接口设计	学习 Node.js + Express，搭建一个简单的 RESTful API（如用户注册登录）
13~14	数据库设计与 SQL	学习 MySQL/MongoDB，将 API 与数据库连接（CRUD 操作）
15	项目管理（Git 协作、敏捷开发）	将之前的 React 项目与后端 API 对接，完成 全栈 Todo 应用（前后端分离）

阶段产出：

• 完整的全栈项目（前端 React + 后端 Node.js + 数据库），部署到云服务（如 Vercel + Render）
• 熟悉前后端联调、环境变量、跨域处理

🔹 第四阶段（第 16~20 周）：课程项目 & 就业准备

周次	软件工程课程重点	自学/实践任务
16~17	软件过程改进、质量保证	将课程小组项目（如有）用敏捷方式推进，承担前端或全栈角色
18	软件维护与文档编写	完善项目 README、API 文档，整理作品集（GitHub 仓库、个人站点）
19	职业素养与面试技巧	刷 LeetCode 简单题（C++/JS），复习计算机网络、操作系统高频面试题
20	总结与复盘	撰写本学期的学习总结博客，更新简历，投递实习/秋招提前批

阶段产出：

• 一个可作为简历亮点的 课程大作业（建议采用全栈技术）
• 个人作品集页面（链接到 GitHub 和项目演示）
• 初步的面试题库与自我介绍脚本

📌 每周学习建议（可落地执行）

• 每天 1 小时：软件工程教材/课件预习 + 复习（结合课堂进度）。
• 每天 1.5 小时：编程实践（前端/后端交替，周末集中做项目）。
• 每周复盘：用 Notion/飞书记录本周学到的知识点与 bug 解决过程。
• 善用资源：菜鸟教程、MDN、React 官方文档、B站/YouTube 项目教程。
• 坚持 Git：所有代码都上传 GitHub，养成 commit 习惯。

🧭 就业导向补充

• 前端重点：JavaScript 深度理解、React 生态（Redux/React Router）、性能优化、工程化（Webpack/Vite）。
• 后端入门：至少掌握一种数据库（推荐 MongoDB），理解 RESTful 设计。
• 软技能：团队协作（Git Flow）、需求沟通、技术文档写作。
• 大三/大四实习前，争取完成 2~3 个有亮点的项目，并准备一份在线简历。

✨ 最后的话

“软件工程”不仅是课程，更是实践的艺术。二十周足够让你从“会写代码”升级到“能交付产品”。保持好奇心，多动手，多提问，多分享。
就业不是终点，而是新起点——每一步扎实的积累都会在面试和工作中回报你。

个人分析

个人看来这份软件工程学习指南能够给我提供一些学习的方向和思路，让我了解了学习的内容，各阶段的重点要求和目标，这相较于没有目的的学习对我的帮助显然更大，所以这份AI生成的指南我认为是合理的，能够给我带来很大的帮助。

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