功能模块： 1. 数据预处理：负责对输入数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以确保数据的准确性和可用性。 2. 多通道时延脉冲耦合神经网络模型构建：负责构建多通道时延脉冲耦合神经网络模型，包括定义网络结构、选择合适的激活函数和优化算法，并进行模型训练和参数调优。 3. AOV网拓扑排序算法设计与实现：负责设计和实现AOV网拓扑排序算法，该算法用于识别有向无环图中节点的拓扑顺序，以解决依赖关系的问题。 4. 结果分析与可视化：负责对排序结果进行分析和评估，并将结果以可视化的方式展示，帮助使用者理解和应用排序结果。 使用者实现了以下功能： 1. 数据预处理：使用者可以对输入的数据进行预处理操作，确保数据的准确性和可用性。 2. 多通道时延脉冲耦合神经网络模型构建：使用者可以构建多通道时延脉冲耦合神经网络模型，并进行训练和参数调优，以获得准确的排序结果。 3. AOV网拓扑排序：使用者可以应用设计并实现的AOV网拓扑排序算法，对有向无环图中的节点进行拓扑排序，解决依赖关系的问题。 4. 结果分析与可视化：使用者可以对排序结果进行分析和评估，并通过可视化工具展示结果，以帮助理解和应用排序结果。 我负责的功能： 包括定义网络结构、选择合适的激活函数和优化算法，以及进行模型训练和参数调优。 使用的技术栈： c语言、spark、python、SNN、CNN、pytorch、TensorFlow 结果与困难及解决方法： 数据结构的证明

功能模块： 1. 数据收集与清洗：负责从不同数据源（如数据库、API、日志文件等）收集数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。 2. 数据存储与管理：负责设计和维护数据存储结构，将清洗后的数据存储到适当的数据库或数据仓库中，并制定数据管理策略，确保数据的安全性和可用性。 3. 数据分析与可视化：负责使用统计方法和数据分析技术对数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和洞察，并将结果以可视化的方式展示，帮助使用者理解和解读数据。 4. 模型建立与优化：负责构建数据分析模型，应用机器学习、深度学习等技术，对数据进行建模和预测，优化模型参数以提高预测准确度和效果。 5. 报告与可视化：负责撰写数据分析报告，将分析结果以清晰简洁的方式呈现给使用者，帮助他们做出合理的决策和行动计划。 使用者实现了以下功能： 1. 数据收集与清洗：使用者可以从不同数据源中获取需要的数据，并对数据进行清洗和预处理，以获得干净、高质量的数据用于分析。 2. 数据分析与挖掘：使用者可以应用统计学和数据分析技术对数据进行深入挖掘，发现数据中的规律和关联性，为决策提供支持和建议。 3. 模型建立与预测：使用者可以构建数据分析模型，应用机器学习等算法进行预测和优化，提供可靠的预测结果用于业务决策。 4. 报告与可视化：使用者可以通过可视化工具和报告生成工具将分析结果以直观、易懂的方式展示给相关人员，支持决策制定和业务优化。 我负责的功能： 处理一日间售后部发货的流量和退货的流量数据 使用的技术栈： python、jupyter、爬虫、数据分析、数据可视化 结果与困难及解决方法： 暂无

作品简介：校园匿名贴吧小程序 项目分为以下功能模块： 1. 登录与注册模块：使用者可以通过*号或其他方式进行登录和注册，确保用户身份的唯一性和安全性。 2. 帖子发布与浏览模块：使用者可以发布匿名帖子，并浏览其他用户发布的帖子。这个功能模块是整个小程序的核心，使用户可以自由发表自己的言论和观点。 3. 评论与回复模块：使用者可以对帖子进行评论和回复，与其他用户进行互动和讨论，增加小程序的社交性和活跃度。 4. 点赞与收藏模块：使用者可以给喜欢的帖子点赞，也可以收藏自己感兴趣的帖子，便于以后查看和参与讨论。 5. 搜索与筛选模块：使用者可以通过关键字搜索帖子，也可以根据时间、热度等条件进行筛选，快速找到自己感兴趣的内容。 6. 举报与审核模块：使用者可以对违规帖子进行举报，管理员可以对举报内容进行审核和处理，维护小程序的秩序和规范。 使用者实现了以下功能： 1. 匿名发帖：使用者可以在小程序上匿名发布自己的言论和想法，与其他用户进行交流和讨论。 2. 评论与回复：使用者可以对帖子进行评论和回复，参与到讨论当中。 3. 点赞和收藏：使用者可以对喜欢的帖子点赞，也可以收藏自己感兴趣的帖子。 4. 搜索和筛选：使用者可以通过关键字搜索帖子，也可以根据时间、热度等条件筛选帖子。 5. 举报帖子：使用者可以对违规帖子进行举报，提供一个良好的用户环境。 负责的功能： 主要搭建非关系型数据库与*提供的接口相连接，后续优化随着人流量和发帖流量增加带来的数据负担，以及优化一些其他功能 使用了的技术栈： redis非关系型数据库、*接口java.connect、前端、css、JavaScript、python、MySQL 遇到的困难及解决方法： 期间，数据流量太大，导致服务器一直出现宕机现象、尝试减少一些不必要的数据关系；以及搜索一直不能及时反馈搜索结果，采用了一种遗传算法。