MANVVS / GUIDE
计算机论文怎么准备：系统开发与算法实验分开规划
管理系统、小程序和服务平台通常需要需求、数据模型、架构、功能实现与测试。
先确认题目属于哪条路线
管理系统、小程序和服务平台通常需要需求、数据模型、架构、功能实现与测试。目标检测、预测或分类任务更关注数据、方法、基线和实验。一个题目也可能同时含系统与算法，但应说明两者怎样共同回答问题，避免前半篇写框架介绍、后半篇突然换成无关实验。
系统开发准备什么
提供用户角色、主要业务流程、页面、接口、数据表与技术栈。明确哪些功能已经实现、哪些只是计划。权限、错误提示、数据一致性和异常恢复也属于测试范围。Vue / React 或 Spring Boot 是实现选择，论文重点应是需求如何转化为可验证的系统行为。
算法实验准备什么
保留数据集出处、授权、类别定义、标注规则、划分方式和训练条件。训练、验证与测试应避免相同或高度相关样本泄漏。比较模型时使用一致的数据与评价口径，说明随机性、超参数和资源条件；单次高分不足以证明方法普遍优越。
YOLO 等模型的结果怎么核对
模型名称、版本、任务类型与权重来源需明确。检测精度、召回率、推理耗时与模型大小回答不同问题，不能随意互换。论文里的表格与图像应来自实际实验；首页目标检测动画只演示交互，不是用户数据上的检测效果，也不是基准测试结果。
交付之前检查证据链
从需求或研究问题出发，逐章查找对应实现、测试或实验材料。代码能读取不等于能运行，项目能启动不等于核心功能通过。论文截图、接口说明与实际版本需要一致；未知或尚未验证的部分应写清楚，避免把示意页面当作完整系统。