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/SE2024
这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/SE2024/homework/13243
这个作业的目标 搭建自己的博客,写下自己的个人情况和愿景
学号 102202133
一.个人logo文生图任务

设计理念:传统元素融合: 以古代剑客的背影为主体,突出剑客的独特风范和气质。结合传统的中国风元素,如长袍、剑鞘、山水背景等,体现古代侠客的风采和儒雅气质。
简洁轮廓: 使用简洁的线条勾勒出剑客的背影,避免复杂的细节,使整体设计更具现代感,同时保留古风的韵味。通过简练的轮廓传达出剑客的气质和风度。
色彩搭配: 采用沉稳的色调,如墨黑、暗青或古铜色,突显古风气息。可以运用渐变效果或淡雅的色彩过渡,增强视觉层次感。
动感与静态的结合: 虽然设计中是静态的背影,但通过剑客的姿态(如持剑的姿势或微风中的衣袍)传达出动感和力量,表现出剑客的侠义精神。
意境表达: 利用背景的山水或云雾元素,增强设计的意境,营造出一种孤独且从容的氛围,体现出剑客的内心世界和精神追求。
生成logo的步骤:
使用体验和感想:
很多时候ai生成的图片不能准确符合要求需要多次生成并加入新的要求,但总体来说这项功能还是相当实用和令人惊喜的
二. Github个人主页搭建
在GitHub上进行个人主页的搭建,可以选择两种方式的一种来建立个人主页:
建立个人资料自述文件。在GitHub新建一个与自己GitHub ID一致的仓库,在仓库根目录的README下写下自己的介绍,并把个人资料截图放在作业博客中。参考资料。
使用GitHub Pages建立个人主页。使用Github Pages建立一个内容丰富的个人主页。参考资料 1、参考资料 2。
在个人主页中添加以下内容:
介绍你自己。比如你的兴趣爱好,你认为值得向别人展示的记忆,可以使用照片丰富网页,并把个人资料截图放在作业博客中。
介绍自己的成就、成果,技能和专业相关经验经历,并进行自我评估。目前你已经具备了哪些专业知识和能力;你对哪类技术方向有兴趣;你最想学习哪些方面的知识。
规划自己未来三年的发展设想。考研?保研?工作?考公?你可以谈一谈自己未来三年的目标,并给出理由。

三. 在博客园发一篇随笔
一.当前的技能树与技术偏好
已具备的专业知识和能力:
1.编程与算法:我掌握多门编程语言基础,包括Python、Java、C++等,并且能够解决算法问题
2.数据分析与可视化:我可以处理和分析数据,并生成图表和可视化结果,帮助理解数据模式和趋势
3.大数据处理技术:熟悉Hadoop,spark,hive等大数据处理技术
技术方向兴趣:
我对大数据挖掘分析、机器学习、等领域有浓厚的兴趣,尤其是这些技术在自然语言处理和数据分析中的应用
缺少的能力:
我缺少对复杂算法问题的熟练掌握,在面对复杂的算法问题时时常遇到困难无从下手
我需要提高在实际项目中应用机器学习和大数据处理技术的能力
二.当前代码量:
大约有5000行代码,主要集中在小型项目和课程作业中
本学期课程完成后的目标代码量:
到本学期结束,希望代码量能达到10000行,通过更多的实践来加深理解和提高技能
三.最期待学习的知识和收获:
1.提升个人的算法编写能力,提升解决复杂问题的能力
2.提升团队合作能力,学习如何在多人团队中贡献自己的力量
3.参与具体项目的开发过程,积累项目实践经验
学习指南
一、技能提升与技术深化
编程与算法
目标:提高解决复杂算法问题的能力。
行动计划:
定期练习算法题,如LeetCode、HackerRank上的题目。
学习数据结构的高级概念,如图、树、堆等。
参与开源项目,贡献代码,尤其关注算法实现部分。
数据分析与可视化
目标:增强数据处理和分析的实战能力。
行动计划:
使用Python的Pandas、NumPy库进行复杂数据处理。
学习使用Matplotlib、Seaborn等库进行高级数据可视化。
参与实际的数据分析项目,如Kaggle竞赛。
大数据处理技术

目标:提升在实际项目中应用大数据技术的能力。
行动计划:
深入学习Hadoop生态系统,包括HDFS、YARN、MapReduce。
实践使用Spark进行大规模数据处理和分析。
尝试构建小型的大数据应用,如日志分析系统。
二、项目实践与团队合作
项目实践

目标:通过实际项目加深理解并提升技能。
行动计划:
参与或发起小型项目,实践从需求分析到部署的全过程。
加入开源社区,参与项目开发,了解项目管理和协作流程。
团队合作

目标:提高团队合作能力,学习在多人团队中有效沟通和协作。
行动计划:
加入学校的编程俱乐部或相关社团,参与团队项目。
学习项目管理工具,如JIRA、Trello,以及版本控制工具,如Git。
三、学习资源与方法
在线课程:利用Coursera、edX等平台上的相关课程进行系统学习。
技术社区:参与Stack Overflow、GitHub等社区,积极提问和解答问题。
阅读材料:阅读相关书籍和论文,了解最新技术动态和研究进展。
实践项目:通过实际操作来巩固理论知识,如通过构建个人项目或参与开源项目。
四、时间规划与目标设定
短期目标:每周至少完成一定数量的算法练习,每月参与或发起一个小型项目。
中期目标:每学期至少深入学习一项新技术或工具,参与至少一个团队合作项目。
长期目标:到本学期结束,代码量达到10000行,具备独立处理复杂数据问题的能力。
这份学习指南是合理的,根据我的需求和目标进行了个性化设计。它不仅关注于提升我的技术能力,还强调了实践和团队合作的重要性,这些都是软件工程领域成功的关键因素。

posted @ 2024-09-08 19:26  早八打酱油  阅读(7)  评论(0编辑  收藏  举报