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基于大模型的学工管理系统奖学金评定优化
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张老师: 小李, 我们学校的学工管理系统最近在奖学金评定时遇到了一些问题。由于数据量庞大且复杂, 人工处理非常耗时。
小李: 是的, 张老师。我发现传统方法容易出错, 而且无法全面考虑所有因素。
张老师: 那你有什么好的建议吗?
小李: 我觉得可以引入大模型技术。比如使用Python中的TensorFlow框架构建一个智能推荐系统。
张老师: 听起来不错。那具体怎么实现呢?
小李: 首先我们需要收集学生的各类信息, 包括成绩、课外活动参与度等。然后用Python编写脚本整理这些数据。
示例代码:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('student_data.csv')
print(data.head())
接着训练模型, 我打算采用深度学习的方法。
from tensorflow.keras.models import Sequential
model = Sequential()
# 添加网络层...
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
张老师: 这样就能自动筛选出符合奖学金条件的学生了吗?
小李: 是的, 并且能根据学生特点提供个性化建议。这将大大减轻我们的工作负担。
张老师: 真是太好了! 让我们一起努力把这个系统完善起来吧。
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