锦中迎新管理系统

小李：最近我们在开发迎新管理信息系统，遇到了一些性能瓶颈。

小王：是吗？具体是什么问题？

小李：主要是数据处理效率不高，尤其是在新生信息录入和宿舍分配环节，系统响应变慢。

小王：这可能是因为数据量太大，或者算法不够高效。你们有没有考虑引入大模型训练来优化流程？

学生一站式服务大厅

小李：有这个想法，但不知道如何开始。

小王：可以先用Python写一个简单的预处理脚本，对输入数据进行清洗和格式化。比如，使用Pandas库读取CSV文件，并过滤无效数据。

    import pandas as pd

    # 读取新生信息
    df = pd.read_csv('new_students.csv')

    # 过滤无效数据
    valid_df = df[df['student_id'].notnull()]

    # 保存清洗后的数据
    valid_df.to_csv('cleaned_new_students.csv', index=False)
    

小李：这段代码确实能提升数据处理速度。那在排宿方面呢？

小王：排宿需要考虑多个因素，如宿舍容量、学生偏好等。可以用图算法或启发式算法来优化分配。例如，使用NetworkX库构建宿舍匹配图。

    import networkx as nx

    G = nx.Graph()

    # 添加宿舍节点
    for i in range(10):
        G.add_node(f'dorm_{i}', capacity=4)

    # 添加学生节点
    for j in range(50):
        G.add_node(f'student_{j}')

    # 建立连接（模拟匹配）
    for j in range(50):
        G.add_edge(f'student_{j}', f'dorm_{j % 10}')
    

小李：这样就能更高效地完成排宿任务了。

小王：没错，同时也可以结合大模型训练，进一步提升预测准确性和系统智能化水平。