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计算机专业论文选题灵感大放送! 计算机专业的同学们,论文选题是你们学术之旅的起点哦! 如果你对人工智能和机器学习充满好奇,那么不妨探索图像识别、自然语言处理或强化学习等热门领域,看看它们在不同场景下的应用和创新。 数据挖掘和大数据也是一个不容错过的方向。研究数据挖掘算法、大数据存储处理技术或数据分析方法,为大数据时代贡献你的智慧。ኰ 计算机网络与通信也是值得一探究竟的领域。从5G通信、软件定义网络到物联网技术,这里充满了无限的可能。 数据库与信息系统也是一个非常有意义的选题方向。分布式数据库、数据库安全或信息系统设计等都是值得深入探讨的话题。 𗥧苤𘎥是实用领域的典范。敏捷开发、软件测试或软件架构设计等,都是为打造高质量软件贡献力量的重要方面。 ️
【「西安电子科技大学计科院多篇论文成果被国际顶级会议录用」】「西安电子科技大学超话」 近日西安电子科技大学计算机科学与技术学院多位教师在国际顶级会议发表多篇高水平论文,涵盖软件测试与分析、自动化软件工程、设计自动化、普适计算和人机交互、多媒体、数据库等多个领域西安电子科技大学计科院多篇论文成果被国际顶...
单片机毕业设计全攻略 毕业设计指南:单片机项目 设计任务 1️⃣ 单片机的选择: 根据项目需求选择合适的单片机。 2️⃣ 硬件电路设计: 绘制原理图,确定模块连接和电源供应。 3️⃣ 硬件确定: 先分析任务书,明确硬件的具体功能要求。 再确定输入与输出,包括传感器和执行器等。 4️⃣ 软件程序开发: 根据选定的单片机和硬件设计编写程序。 5️⃣ 仿真与验证: 使用仿真工具验证硬件和软件。 评估系统性能和功能有效性。 6️⃣ 实物制作与测试: 制作硬件原型,进行实物测试 论文部分 𛋧片机项目的背景、意义和研究目的。 综述相关研究、技术发展和应用。 总体方案设计 展示总体设计思路和框架。 分析需求,提出总体设计方案。 系统硬件设计 頨獵𛆦述硬件电路设计 系统测试 젦述测试环境、方法和过程。 结论 分析不足并展望未来。
如何成为计算机大神?我的亲身经历分享! 襤礸:打下基础,练好基本功 学术基础: 数学基础:高等数学、线性代数、离散数学这些课程都要学,它们会为你后续的计算机科学课程提供坚实的数学基础。 计算机基础:计算机原理、数据结构、算法和编程基础这些核心课程都不能少。掌握编程语言、代码逻辑和问题求解能力是关键。 提升编程技能: 编程语言:选一门主流编程语言,比如Python、Java或C++,深入学习其语法和特性,并进行实践项目来提升编程能力。 开发工具:熟悉常用的集成开发环境(IDE)、调试工具和版本控制系统,提高编码效率和团队合作能力。 参与学生社团和项目: 学生社团:加入计算机科学相关的学生社团或俱乐部,参与技术分享会、讲座和活动,与同学们交流学习经验和项目合作机会。 项目经验:积极参与学校或社区的项目,如开发一个网站、应用程序或参与科研项目,锻炼实践能力和团队协作能力。 襤示:深入专业课程,积累实践经验 深入专业课程: 高级数据结构与算法:学习更复杂的数据结构和算法,如图论、动态规划、贪心算法等,提升解决复杂问题的能力。 软件工程:学习软件开发的流程、需求分析、系统设计和软件测试等,培养项目管理和团队协作能力。 实践经验: 实习机会:寻找计算机相关的实习机会,争取在暑期或假期获得实际工作经验,了解行业实践和技术应用。 开源项目参与:参与开源项目,贡献自己的代码、修复问题和与全球开发者合作,提升自己的开发技能和知名度。 拓展领域知识: 选修专业课程:根据个人兴趣和职业规划,选择一些专业选修课程,如人工智能、机器学习等。 襤礸:专业深化与实践,学术研究 专业深化与实践: 选修高级课程:选择深入的专业课程,如计算机网络、数据库系统、人工智能、软件工程等,加深对专业知识的理解和应用。 实践项目:参与实际项目,如校内外的软件开发项目、竞赛或科研项目,锻炼解决实际问题和项目管理的能力。 学术研究: 寻找研究导师:如果对学术研究感兴趣,尝试找到导师进行研究合作,参与学术研究项目,发表论文并探索前沿领域。
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电气工程项目管理论文 一、引言 在现代家庭中,洗衣机已经成为不可或缺的家电之一。随着科技的发展,洗衣机的自动化和智能化程度不断提高。PLC(可编程逻辑控制器)在自动洗衣机控制系统中发挥着重要作用。本文旨在探讨基于PLC的自动洗衣机控制系统的设计、实现及其优化。 二、PLC技术概述 PLC是一种可编程的数字电子设备,广泛应用于自动化控制领域。它具有可靠性高、编程灵活、维护方便等优点。在洗衣机控制系统中,PLC能够实现对洗涤模式、水位控制、温度调节和故障报警等功能的有效控制。 三、需求分析 用户对自动洗衣机的功能需求包括洗涤模式选择、水位控制、温度调节和故障报警等。这些需求转化为具体的控制需求,为PLC控制系统的设计提供了依据。 四、系统设计 ️ 控制系统设计包括硬件设计和软件设计。硬件设计涉及PLC选型、输入输出模块配置、传感器和执行器的选型等。软件设计包括PLC编程、控制算法选择和界面设计等。系统整体架构和工作原理的阐述,以及各模块之间的协作关系,使得系统设计更加清晰。 五、系统实现与测试 簟窊系统实现过程包括硬件安装、软件编程和系统调试等。实际操作界面和操作流程的展示,让读者了解系统的实际使用情况。全面的测试包括功能测试、性能测试和稳定性测试,确保系统满足设计要求。 六、系统优化与改进 在实际运行过程中,系统可能存在响应速度慢、能耗高等问题。通过优化控制算法和改进硬件配置等措施,可以有效提升系统的性能。优化和改进措施的实施效果,以及对系统性能的提升,是本文的重要研究内容。 七、总结与展望 本文总结了基于PLC的自动洗衣机控制系统的研究内容和成果,强调了PLC在自动化控制系统中的优势和价值。展望未来,将PLC与其他技术(如物联网、人工智能等)相结合,实现更高级别的自动化和智能化是研究方向之一。
业毕业设计全攻略 计算机专业的毕业设计通常遵循以下步骤: 题 与导师沟通,结合个人兴趣、知识水平和实际应用价值来确定题目,例如开发一个小型软件系统或进行算法优化。 开题报告 撰写开题报告,阐述研究目的、意义、内容、方法和预期成果,以及进度安排,并经导师认可后开题。 需求分析 对于软件系统相关课题,确定软件的功能需求,如用户权限管理、数据存储和读取功能等;对于理论研究课题,明确研究问题的边界和条件。 寸 系统设计 包括总体架构设计,如软件系统分为哪些模块,模块间如何交互;数据库设计,确定数据库表结构和字段类型等内容。 ✍️ 编码实现 按照设计进行代码编写,注意代码规范,同时可以边写边测试部分功能。 砦进行功能测试,检查功能是否符合预期;性能测试,如软件响应时间是否合理;还有安全性测试等。 撰写毕业论文 内容包括摘要、绪论、相关技术、系统实现、测试结果、总结和参考文献等部分。 䠨答辩 制作PPT展示毕业设计成果,在规定时间内讲解设计思路、实现过程和成果,回答评委老师的提问。
2025年计算机毕业设计全攻略芤𑧚同学们,准备好迎接2025年的计算机毕业设计挑战了吗?这里有一些关键步骤和注意事项,帮助你顺利完成这一重要阶段。 一、选题:首先,选择一个你感兴趣且符合你所学知识的方向。这可以是软件开发、系统设计、算法研究等。记得与指导老师沟通,选择一个新颖且与当前趋势相关的题目。 二、开题报告:根据学校的要求,撰写开题报告和任务书。这包括研究背景、研究意义、研究内容、预期目标和方法等。确保你的报告详尽且有条理。 𘉣程序设计:设计系统的总体架构,包括软件和硬件架构。详细规划每个模块的功能,并进行数据库和接口设计。这将是你毕业设计的核心部分。 四、论文撰写:按照学术论文的标准结构来撰写论文。这包括引言、文献综述、方法论、结果、讨论和结论。保持论文的严谨性和高质量。 䠤毕业答辩:根据论文内容准备答辩PPT,清晰地介绍项目的背景、设计过程、技术实现和测试结果。确保你的答辩能够充分展示你的研究成果。 砥 沟通与修改:毕业设计是一个漫长且有时令人烦躁的过程。与导师保持沟通,接受他们的建议和指导,这将是你顺利完成设计的关键。 记住,毕业设计不仅仅是代码的编写和论文的编辑,它是一个需要不断修改和完善的过程。与导师的沟通是这一过程中不可或缺的一部分。祝你设计顺利!
北大团队突破大模型智能单元测试覆盖率瓶颈 最近,北京大学的李戈教授团队搞出了一种特别牛的方法,专门用来提升代码测试覆盖率。他们的大模型能生成单元测试,简直是个大突破!这个技术的核心思想是,把复杂的代码片段拆成几个简单的部分,然后为每个部分生成测试样例。这样一来,大模型的分析难度大大降低,测试覆盖率自然也就提高了。 单元测试在软件开发中可是至关重要的,它确保每个独立的功能模块都能按预期工作。然而,对于那些复杂度高的函数,传统的大模型在生成高覆盖率的测试样例集方面有点力不从心。李戈团队的新方法通过将复杂函数拆解为简单片段,降低了大模型的分析难度,从而提高了测试样例的覆盖率。 他们的研究论文《HITS: High-coverage LLM-based Unit Test Generation via Method Slicing》已经被即将举行的ASE 2024会议接受了。论文详细介绍了HITS技术如何运用大模型进行程序分片,以及如何为每个代码片段生成高效的测试样例。 程序分片是一种将程序按照语义划分为多个解决问题的阶段的技术。每个阶段对应程序中的一段代码,这些代码片段共同构成了整个问题的解决方案。HITS技术要求大模型为每个代码片段设计能够覆盖它的单元测试代码。这样做的好处是,大模型在生成测试样例时只需关注一个片段,从而降低了分析的复杂度。 HITS技术的有效性主要得益于两个方面:首先,大模型在考虑覆盖的代码量上有所降低,使得生成测试样例变得更加容易;其次,根据语义分割的代码片段有助于大模型理解代码执行的中间状态,这对于生成准确的测试样例至关重要。 在实际应用中,HITS技术通过三个步骤来生成测试样例:分析片段的输入、构造引导大模型生成测试样例的prompt,以及通过规则后处理和大模型自我调试来调整测试样例。这一过程充分利用了大模型在自然语言处理方面的优势,通过上下文学习和手工编写的程序分片样例,使大模型能够更准确地执行程序分片任务。 为了验证HITS技术的有效性,研究团队使用gpt-3.5-turbo模型在多个Java项目中进行了实验。实验结果表明,HITS在提升代码覆盖率方面相较于其他方法有显著的性能提升。通过对比分析,研究团队展示了分片方法如何有效地提升代码覆盖率,从而增强系统的可靠性和稳定性。 总之,这项技术为软件开发中的单元测试环节带来了新的突破,值得期待!
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