第二次作业(个人作业):软件案例分析

2006040115刘斌 2022-10-27 17:32:06

本次作业的要求在:第二次作业(个人作业):软件案例分析

我选择分析的课题是:现在很多开发人员和IT专业的学生都在移动设备上学习、工作,在移动设备上的APP 能满足这类目标用户的需求么?它们会被wx公众号取代么? 请分析 csdn 的APP

第一部分  调研、评测

1.1功能性bug:1:在首页点击话题下方的评论按键不会直接弹出评论界面,而是和点击标题一样进入查看话题,旁边的点赞和分享按钮都能正常使用。

 

 

 

 

2.话题内容界面右侧的滑动条无法拖动,只能对照着看自己在内容的哪个位置,却不能快速拖动下滑,非常难受。

 

 

1.2CSDNapp解决了什么问题?

它可以帮助我学习想要学习的知识,将他和老师讲的课结合在一起,同时学习,事半功倍。

1.3采访

1)被采访者:背景:智能科学与技术专业学生

   需求:学习技术,完成作业。

 

2)

 

 

3)过程:老师布置了一道非常复杂的作业,加隆不会做,于是上CSDN上边学习该如何做,很快,加隆在CSDN上边优质的内容的帮助下,学会了怎么做。

问题是否解决:是。

软件的优缺点:

数据量:缺点:内容多导致无法快速找到自己想要寻找的内容,

              优点:包罗万象,各种内容都有,大多数问题在这里都可以得到解答。

界面:缺点:多,杂容易引起人阅读的兴趣,而导致忘记自己应该做的事情。

           优点:排版整齐美观。

功能:缺点:许多功能需要付费,对学生党不友好。

          优点:功能多且全面。

准确度:较为准确,还可以。

用户体验:用户体验极好,加隆阅读后表示对他的学习大有帮助。

改进意见:可以将更多的付费内容免费开放,吸引更多的人来加入到CSDN的行列,创造更优质的内容,并审核删除劣质内容,减少无用的帖子存在。

评价:

经过这么多工作,你一定有充分的理由给这个软件下一个评价:

    a)   非常不推荐

    b)   不推荐

    c)   一般

    d)   推荐

    e)   非常推荐

加隆:d

结论:满分一百分的话,给这个app80分吧,虽然有些许的瑕疵,但却无法掩盖它的光芒。

第二部分 分析  

2.1我觉得这个app做到这种程度大概需要18个月吧 (团队人数6 人左右, 计算机大学毕业生,  并有专业UI 支持)。

和同类软件相比优劣:

优:内容多,可以找到大多数时候人们需要得东西。

劣:内容杂,难以精确查找,且有劣质内容阻碍人们的视线。

 这个产品的质量在同类产品中估计名列第1

它的市场份额估计第1.

两者匹配

2.2为何不修复第一部分的bug?

因为对用户需求掌握不好

不同用户对软件的需求不同,想要的服务方式也不同,可能研发团队认为,大多数用户并不会像我这样认为这两处bug是bug,所以便放弃了一部分用户的体验,来使另一部分用户的体验更好。

具体建议:我觉得完全可以给用户个性化的服务,让用户自己选择自己想要使用的软件模式,比如说在滑动条上,让用户可以选择可滑动和不可滑动两种模式,这不就拯救了大部分用户的体验了吗。

第三部分  建议和规划 

如何提高从而在竞争中胜出?

集思广益,先让手下的程序员们发表自己的意见,并进行讨论,再向用户寻求意见,讨论其可行性,再实施。

市场有多大?

超过3000万的注册会员。

全中国IT 专业的学生和职业人士都可以是用户, 总共有多少人?

超过5000万,还有每年新生的大量学生用户,不可谓不多。

目前市场上有什么样的产品了?

CSDN、牛客,知乎、博客园之类的。

和它直接竞争的产品在那里?

在网络上一直处于竞争状态,然而大部分用户都是多产品一同使用的,并不冲突。

这个领域是出于 (萌芽 / 成长 / 风口 / 平台 / 下降)阶段?

成长。

CSDNapp的核心用户群是什么样的人?

核心用户就是it行业在职人员与学生群体。

功能:志同道合的人推荐功能,可以和跟自己搜索问题相关度高的人一同讨论问题。

 N (Need):部分用户需要方便的和他人分享问题,讨论问题

A (Approach ):制作一个用户搜索内容对比分析系统,将两个用户近20条的搜索内容进行对比分析,相关度八成以上的用户,互相推荐。

B (Benefit ):有利于用户问题的解决,增加用户的体验感。

C (Competitors ):很少有软件有这样的功能,市场竞争不大。

D (Delivery ):让使用过并成功解决问题的用户分享给需要的用户,这样可信度高。

如何配置角色 

前端开发人员1人、 后端开发人员2人、测试人员1人,交互设计师2人

16周计划:

1-2周:进行需求分析,收集并讨论用户的需求

第3周:大概设计出个要制作的软件的模型

4-5周:成员完成准备工作,学习需要的技术之类的

5-9周:完成代码。

10-11周:代码测试并且改进bug。

12-13周:界面、交互设计。

14周:邀请用户内测,并宣传该软件

15周:再对内测发现的问题进行完善,改进

16周:正式发布,并动态跟进代码。

 

 

                                  

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下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/957405011bdf 在计算机视觉技术中,轮廓提取与中心识别被视为两项核心的技术,它们对于图像处理及模式识别领域扮演着不可或缺的角色。本文将深入剖析这两种算法,并围绕"轮廓提取(中心识别)算法"这一核心主题,同时结合所提供的压缩包文件"Contour",对相关知识点进行详尽的阐述。 轮廓提取算法,主要功能在于识别并分离图像中的不同对象。该算法通过探测物体边缘,构建出明确的边界线,从而实现图像内部各组成部分的区分。在多色位图环境下,不同的色彩可能象征着不同的对象或区域,因此,一个性能优越的轮廓提取算法应当具备处理此类复杂场景的能力。常见的轮廓提取算法包括Canny边缘检测、Sobel算子、Laplacian算子和Hough变换等。这些算法各自具备独特的优缺点,究竟选择何种方法,需要依据具体的应用情境以及性能要求来决定。 1. Canny边缘检测:由John F. Canny所研发,这是一种自适应的多级边缘检测方法。Canny算法借助高斯滤波器来降低噪声干扰,随后运用强度梯度和非极大值抑制技术来定位最显著的边缘,最终通过双阈值检测来区分边缘与噪声。 2. Sobel算子:Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测工具,它通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度来探测边缘。此方法操作简便且效率较高,但可能对图像中的噪声较为敏感。 3. Laplacian算子:Laplacian算子是一种二阶导数算子,能够迅速识别图像中的尖峰(即边缘)。然而,它容易受到噪声的影响,因此通常需要与其他技术结合使用,例如Gaussian滤波。 4. Hough变换:Hough变换是一种在参数空间中进行边缘检测的方法,它能够检测出任意...
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