1. Python 面向对象思想
[blame Mikivis]
先从 Python 语法开始吧！
难度等级： :star:
背景知识：选择一款自己觉得好用的编译器（vscode？pycharm？jupyter？其实能写python就行啦）；学习基础的python语法与面向对象的思想。
1.1 背景——订单管理系统
你被要求设计一个简单的订单管理系统。这个系统应该能够跟踪商品和客户订单。每个订单都有一个或多个商品，每个商品都有名称、价格和库存量。
1.2 任务
- 定义一个
Product类，该类应该包含以下属性和方法：name: 商品名称price: 商品价格stock: 商品的库存量sell(n): 减少库存的方法，其中n表示销售的数量。如果库存不足，应该抛出一个异常。add_stock(n): 增加库存的方法，其中n表示新增的数量。
- 定义一个
Order类，该类应该包含以下属性和方法：products: 一个字典，其键是Product对象，其值是订单中该商品的数量。add_product(product, quantity): 向订单中添加商品的方法。total_price(): 返回订单总价的方法。complete_order(): 完成订单的方法。它应检查是否有足够的库存进行销售，并更新库存。如果库存不足，应该抛出一个异常并且不更新库存。
1.3 示例
apple = Product("Apple", 0.5, 100)
banana = Product("Banana", 0.2, 50)
order1 = Order()
order1.add_product(apple, 2)
order1.add_product(banana, 3)
# This should print 2.1 (1 for apples + 1.1 for bananas)
print(order1.total_price())
# This should decrease the stock of apple by 2 and banana by 3
order1.complete_order()1.4 扩展
- 为
Product类增加一个description属性，描述商品的细节。 - 为
Order类增加一个date属性，记录订单的日期。 - 为
Order类添加一个cancel_order()方法，该方法应取消订单并恢复商品的库存。 - 创建一个
Customer类，包含name,email和orders(一个Order对象列表)。提供方法来添加订单，查看所有订单和计算客户总共花费了多少钱。
1.5 评估标准
- 类的结构和设计
- 方法的实现是否正确
- 异常处理
- 代码的可读性和注释
1.6 提交
源代码与代码运行截图
2. 什么是机器学习
[blame Mikivis]
难度等级： :star:
请你用你能查询到的资料，去详细解释一下你所认识的机器学习是什么?包括哪些常见的算法？
了解甚至使用爆火的聊天机器人ChatGPT（后面就有关于它的进阶题），简单说说你的感受。有条件的同学可以去官网尝试，或者去国内一些镜像上体验（这里推荐chat8）。
提交：Markdown文档（什么，你还不知道什么是Markdown？看基础题目）
3. DNN 实现 iris分类
[blame Paradox]
难度等级： :star: :star:
3.1 背景
iris是在sklearn中的数据集，其中每株iris花有四个特征，而iris花有三个品种。我们希望利用DNN针对iris花的四个特征进行分类
3.2 任务
请你下载iris数据集，并根据注释提示完善code.ipynb(在填补问号的同时，你也需要回答注释上的问题，它们可以帮助你更好地学习😊)
数据集下载链接：https://www.synx.tech/wp-content/uploads/2023/09/iris.zip
Tips
1.本题可能需要的知识有：多层感知机，前向传播，梯度下降等
2.本次做题不需要微积分等较多数学知识，大家只需要补全代码和回答问题即可
3.让代码完整跑起来吧哦哈哈哈
3.3 提交
完善后的code.ipynb
4. 应用plus++
[blame Mikivis]
难度等级： :star: :star: :star:
与上题一样，还是一个分类问题，但是更难了哦，数据集中为什么又那么多空值啊，该怎么办呢？
4.1 背景
在分布式系统中某个节点发生故障时，故障会沿着分布式系统的拓扑结构进行传播，造成自身节点及其邻接节点相关的KPI指标和发生大量日志异常。本题目提供分布式数据库的故障特征数据和标签数据，其中特征数据是系统发生故障时的KPI指标数据，KPI指标包括由feature0、feature1 ...feature106共107个指标，标签数据为故障类别数据，共6个类别，用0、1、2、3、4、5分别表示6个故障
例如：故障1会引起feature1、feature5、feature15等指标异常，反过来可以通过feature1、feature5、feature15等指标异常诊断为系统发生故障1
4.2 要求
利用机器学习知识，在只利用训练集的情况下训练一个模型（决策树、神经网络等都可以），在测试集上进行测试，要求使用classification_report()函数，打印类似如下的报告表，要求训练集f1-score整体在0.9左右，验证集f1-score总体在0.85左右：
数据集：train_data，test_data
数据集下载链接：https://www.synx.tech/wp-content/uploads/2023/09/data.zip
4.3 提交
源代码，分类报告截图（类似上图），实验思路报告
5. 探讨题
[blame Mikivis]
难度等级： :star: :star: :star: :star: :star:
为什么chatgpt能达到如此之好的效果呢，它又有哪些不足呢？我们鼓励你去探索其背后的技术，并写一篇技术报告，记录你的调查学习过程，不强制要求字数，不管是读论文看视频还是看博客，都可以记录下来哦，加油捏
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