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校园二手交易平台-需求规格说明书编写人员：杨顺杰、魏泽弘、高时玉、赵任生、龚云基、杨笑千 指导老师：张大林 编写日期：2022.3.28 本说明书版权与一切解释权归蓝瞳团队所有 [TOC] 一、引言1.1 定位与目标目前我校的校园二手交易市场多是利用超级课程表上的“跳蚤市场”以及本校的贴吧进行，两者都形成了一定的规模。但是贴吧上的交易不够规范，而超级课程表改版之后对“跳蚤市场”这一模块也不够重视，对其入口进行了更改，进入不方便了，导致流量减少，目前在上面发布交易信息的人寥寥无几。因此我们建立二手交易市场的目的是： 1、为我校师生提供一个比较规范、方便的二手交易平台。 2、为学生提供廉价、有用的二手物品。目前我校的二手交易需求还是比较旺盛的，建立校内二手交易市场，可以让校内的师生将自己闲置的教材、数码设备、体育用具、自行车甚至是自己手工制作的小装饰品等物品挂上交易市场进行交易。这样既避免了手中有闲置品的师生废弃了这些物品，又可以让有需要的师生用较低的价格获得自己需要的物品。 3、每到毕业季，毕业的学长学姐都会有大量的物品无法带离学校的，这时学长学姐们都会在固定的几天时间，在学校的某个地点 ...

框架名称 应用场景 策略 代码 CEAL 深度图像分类问题 CEAL是第一个结合AL与DL解决深度图像分类问题的工作之一。CEAL将深度卷积神经网络合并到AL中，提出了一个新颖的DAL框架。它通过将来自未标注数据集中的样本逐步送入CNN，由CNN分类器输出两种类别的样本：少量不确定性的样本和大量高预测置信度样本。通过orcal为少量不确定性样本进行标注，同时使用CNN分类器为大量的高预测置信度样本自动分配伪标签。然后，使用这两种类型的样本对CNN进行微调，并重复这个更新过程。在Fig2中，我们展示了CEAL的总体框架图。类似的，HDAL也采用了类似的框架用于人脸识别任务中，它将AL与深度CNN模型进行结合从而一体化的同时考虑特征学习和AL查询模型的训练。 HDAL 人脸识别任务 将AL与深度CNN模型进行结合从而一体化的同时考虑特征学习和AL查询模型的训练 【243】 医学图像分割问题 提出使用全卷积网络和AL进行结合的框架来解决使用少量标注进行医学图像分割的问题。它首先将FCN在少量的标注数据集上进行训练，然后将未标注数据集中的样本通过FCN进行特征提取，并使 ...

软件缺陷预测研究中心广泛应用的由美国航空航天局（NASA）公布的NASA IV＆V Facility Metrics Data Program(MDP)数据集，MDP 是一个开放的数据仓库，数据集的开放性方便了不同的研究者进行实验的重复、改进甚至反驳。 MDP包括 13个不同的数据集，这些数据均来自NASA 的13个实际软件项目，由最常见的开发语言编写。每个数据集包含来自不同软件项目的若干模块，规模从 125个模块到 17186 个模块不等。各个数据集由LOC、McCabe、Halstead等几类度量元属性和是否包含缺陷的类别标记（defective）组成。MDP数据集所提供的记录，一行代表一个模块，每个字段对应一个属性。 资源链接: https://github.com/klainfo/NASADefectDataset/ 点此跳转 NASA MDP 软件缺陷数据集统计规模如下表： MDP包括13个来自NASA的实际项目。在每一个数据集的开头，会标注项目名称，然后是度量元解释，之后就是数据。 @relation 'C ...