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Python智能批改系统测试专栏

本项目包含四个Python编程专栏,用于测试智能批改功能,为老师们提供演示效果。

仓库地址:https://cnb.cool/cloudstudio/course-examples/Intelligent_correction

专栏结构

专栏一:传统OJ题型 (column1_oj)

包含5道经典算法题,每题都有完整的输入输出测试用例:

  1. 两数之和 - 数组查找问题
  2. 斐波那契数列 - 动态规划基础
  3. 回文数判断 - 字符串处理
  4. 质数计数 - 数学算法
  5. 二分查找 - 搜索算法

每道题包含:

  • problem_description.md - 题目描述
  • student_solution.py - 学生模板文件
  • answer.py - 标准答案
  • test1.in/out, test2.in/out, test3.in/out - 三组测试用例

专栏二:非OJ题型 (column2_non_oj)

包含5道无法用输入输出测试的Python题目:

  1. 学生管理系统 - 面向对象编程
  2. 日志文件分析器 - 文件处理和数据分析
  3. 网页爬虫 - 网络编程和数据抓取
  4. RESTful API设计 - Web开发
  5. 机器学习项目 - 数据科学和ML

每道题包含:

  • problem_description.md - 题目描述
  • student_solution.py - 学生模板文件
  • answer.py - 完整实现

专栏三:Jupyter Notebook题型 (column3_jupyter)

包含5道使用Jupyter Notebook的数据科学题目:

  1. 数据分析与可视化 - 电商销售数据分析
  2. 机器学习实验 - 股票价格预测
  3. 统计分析项目 - 假设检验和统计推断
  4. 深度学习实践 - 图像分类模型
  5. 时间序列分析 - 预测建模

每道题包含:

  • problem_description.md - 题目描述
  • student_solution.ipynb - 学生模板Notebook
  • answer.ipynb - 完整解答Notebook

专栏四:多模态题型 (column4_multimodal)

包含5道涉及不同模态数据的题目:

  1. 图像处理 - 计算机视觉应用
  2. 音频处理 - 音频分析和处理
  3. 文本挖掘 - 自然语言处理
  4. 视频分析 - 视频内容理解
  5. 传感器数据 - IoT数据处理

每道题包含:

  • problem_description.md - 题目描述
  • student_solution.py - 学生模板文件
  • answer.py - 完整实现
  • 相关数据文件和资源

使用说明

环境要求

# 基础依赖 pip install numpy pandas matplotlib seaborn # 机器学习 pip install scikit-learn tensorflow pytorch # 图像处理 pip install opencv-python pillow # 音频处理 pip install librosa pydub soundfile # 网络爬虫 pip install requests beautifulsoup4 # Web开发 pip install flask flask-sqlalchemy # Jupyter pip install jupyter notebook

目录结构

workspace/ ├── column1_oj/ # 传统OJ题型 │ ├── problem1_two_sum/ │ ├── problem2_fibonacci/ │ ├── problem3_palindrome/ │ ├── problem4_prime_count/ │ └── problem5_binary_search/ ├── column2_non_oj/ # 非OJ题型 │ ├── problem1_class_design/ │ ├── problem2_file_processing/ │ ├── problem3_web_scraper/ │ ├── problem4_api_design/ │ └── problem5_machine_learning/ ├── column3_jupyter/ # Jupyter题型 │ ├── problem1_data_analysis/ │ ├── problem2_machine_learning/ │ ├── problem3_statistics/ │ ├── problem4_deep_learning/ │ └── problem5_time_series/ └── column4_multimodal/ # 多模态题型 ├── problem1_image_processing/ ├── problem2_audio_processing/ ├── problem3_text_mining/ ├── problem4_video_analysis/ └── problem5_sensor_data/

智能批改特点

OJ题型批改

  • 自动运行测试用例
  • 比较输出结果
  • 性能评估(时间复杂度、空间复杂度)
  • 代码风格检查

非OJ题型批改

  • 代码结构分析
  • 功能完整性检查
  • 面向对象设计评估
  • 最佳实践遵循度

Jupyter题型批改

  • 数据处理流程评估
  • 可视化质量检查
  • 分析结论合理性
  • 代码执行结果验证

多模态题型批改

  • 多媒体文件处理能力
  • 算法实现正确性
  • 用户界面友好性
  • 扩展功能创新性

教学应用

适用课程

  • Python程序设计基础
  • 数据结构与算法
  • 数据科学与分析
  • 机器学习
  • 计算机视觉
  • 自然语言处理

评估维度

  • 正确性 (40%) - 功能实现是否正确
  • 代码质量 (25%) - 代码规范和可读性
  • 效率 (20%) - 算法效率和性能
  • 创新性 (15%) - 解决方案的创新程度

难度分级

  • 初级 - 基础语法和简单算法
  • 中级 - 数据结构和复杂算法
  • 高级 - 系统设计和综合应用
  • 专家级 - 创新算法和优化方案

技术特色

  1. 全面覆盖 - 涵盖Python编程的各个方面
  2. 实用导向 - 贴近实际应用场景
  3. 分层设计 - 适合不同水平的学生
  4. 自动化 - 支持智能批改和评估
  5. 可扩展 - 易于添加新题目和测试用例

联系方式

如有问题或建议,请联系项目维护者。