软件工程实践寒假作业

171909008邓兴靖 2023-02-14 13:30:19
这个作业属于哪个课程2023 软件工程春季
这个作业要求在哪里寒假作业要求
这个作业的目标回首过去、立足当下、展望未来
其他参考文献《构建之法》

目录

  • 1. 准备工作
  • 1.1 学习使用 Markdown 文本语法撰写博客
  • 1.2 创建 Gitcode 仓库
  • 2. 回首过去
  • 2.1 当初你为什么选择软件工程这个专业?
  • 2.2 当初对软件工程这个专业的期待和想象是什么?
  • 2.3 当初希望自己是如何投入这个专业的学习的?曾经做过什么准备,或者立下过什么 FLAG 吗?
  • 3. 立足当下
  • 3.1 个人简历
  • 3.2 当前水平
  • 4. 展望未来
  • 4.1 阅读《构建之法》,并阅读构建之法社区中前人提出的问题,选择 5 个及以上的问题写下自己的思考。
  • 4.2 你未来的职业规划是什么?
  • 4.3 对于软件工程实践课程,你有什么理解和期望?
  • 5. 学习路线
  • 5.1 思维导图绘制
  • 5.2 学习时间规划

1. 准备工作

1.1 学习使用 Markdown 文本语法撰写博客
1.2 创建 Gitcode 仓库

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2. 回首过去

2.1 当初你为什么选择软件工程这个专业?

高考录取为工业设计专业,相较于设计需要的天马行空的想象,我更喜欢脚踏实地地钻研,便对职业生涯产生了疑问。恰逢 2020 年疫情爆发,互联网迎来了大发展,吸引我走向了软件工程。

2.2 当初对软件工程这个专业的期待和想象是什么?

上到软件上线赚得盆满钵满,下到 wifi 路由水泥瓦电,可谓理工之典范!(笑)

2.3 当初希望自己是如何投入这个专业的学习的?曾经做过什么准备,或者立下过什么 FLAG 吗?

首先跟上专业的教学进度,其次朝着自己感兴趣的方向探索,最后融会贯通,抉择未来方向。当初一心想要从事 Java 后端开发,一顿鼓捣之后发现自己"偏爱"算法,忙忙碌碌虽无所得但乐在其中。

3. 立足当下

3.1 个人简历
个人信息
姓名
DXJ
昵称
milo
爱好
跑步,健身,算法
邮箱
micro6947@gmail.com
3.2 当前水平
当前水平
奖学金
2020 第二学期校二等奖学金
2021 第一学期校二等奖学金
2021 第二学期校二等奖学金
专业水平
编程语言
C/C++, Java, Python, PHP, JavaScript, 8086 汇编
技术框架
Qt, Yii2, Django, Android
开发软件
Vscode, Visual Studio, Intellij IDEA, Pycharm, Android studio
累计代码量
100k+
项目经历
"地下城与勇士"游戏
利用 Qt 开发的图形界面版本小游戏,在二维棋盘上,每个格点具有点权,骑士需要(利用一定的算法知识)寻找最佳路径解救公主
景区导游系统
利用 Java 和 Mysql 进行开发,针对游客,导游,管理员三方面的服务,通过该系统熟练掌握了常见 sql 语句的编写,课程评价为优秀
基于 Yii2.0 的博客系统
利用 php/Yii2.0 实现的前后端分离的博客系统,对于 MVC 架构模式有了进一步的理解,掌握了一般的开发流程;同时在基础完成后利用了许多扩展库进行拓展,逐渐称为"调包侠"
网页版多人打击小游戏
后台利用 Django 实现的前后端分离的小游戏,主要是拓展视野。前端通过 js 实现动画,各类参数传递给后端,后端再将数据处理后回传给前端。项目涵盖了登录注册、多人匹配、画面同步等常见游戏基础功能

4. 展望未来

4.1 阅读《构建之法》,并阅读构建之法社区中前人提出的问题,选择 5 个及以上的问题写下自己的思考。

Q1:在项目或程序比较复杂的情况下,如何高效率的进行程序理解?

万事开头难,但是苍蝇不叮无缝的蛋。再难的问题总有简单的地方,最重要的是要弄懂自己不理解的地方在哪。是对技术本身不熟练?还是对同事编写的业务逻辑不清晰?技术不熟悉可以参考官方文档, 业务不熟悉可以参照注释或者单步调试慢慢摸索,对自己攻坚克难保持信心是高效的不二法门。

Q2:软件开发是年轻人的饭碗,吃的是青春饭?那年纪大的程序员经验丰富但是快速学习能力拼不过年轻程序员的时候该怎么办呢?

由于近些年互联网蓬勃发展,薪资待遇吸引了许多人纷纷转行,行业人数激增,压力前所未有。我们国家计算机普及时间较迟,最早的一批以软件开发为职的人年龄也不算大,年纪大的程序员可以充分发挥自己的优势。现在软件开发工具/框架层出不穷,极大地减轻了软件开发的负担。对于一名"浴血奋战"出来的、经验丰富,对于底层原理掌握的透彻的大龄程序员来说,开发工作势必变得更加简单;如果大龄了依旧不思进取,仍然停留在普通的增删改查上,那么在任何行业都是会被替代的。

Q3:学完了这些理论知识后很久的一段时间都用不上,那么学习那么多的理论知识还有没有用呢,在理论知识和实践知识的方面我们又该怎么权衡呢?

"书到用时方恨少",大学期间可能是唯一一段能沉心下来读书的时间。诚然,学习与工作不是一回事。大学注重的是知识体系的完备,重理论,轻实践;工作注重的是多快好省地解决问题,重实践,轻理论。所以对于浩如烟海的理论知识,我们应当有所取舍,对于重点理论,理论的重点部分进行更多的实践辅助。与此同时为了与工作做到更好的接轨,也需要在闲暇时间多掌握一些实践技能。

Q4:良性bug是否该被修复?

我认为首先应当对该"良性bug"进行风险评估,如果是不对其他用户产生负面影响,又能同时提升用户体验的良性 bug 不予修复,否则则犹如像用户头上泼了一盆冷水,其他类型 bug 应当直接修复。不过每个人的体验感不同,开发者不应当主观的判断,可以通过发布问卷等方式询问用户意见作为辅助参考。

Q5:程序员是否有必要为满足小部分人的需求去做软件,或者为软件添加某些功能?

我认为应当视情况而定,倘若这小部分人的需求与大部分的需求相差无几,只是简单的在软件上进行小的拓展的话是可以满足的;如果是大相径庭,则需要考虑人力物力财力,在面向大众的软件做的风声水气之后再去全面地覆盖衍生,否则只会得不偿失。

4.2 你未来的职业规划是什么?

由于目前就业形势严峻,春招秋招一片惨案,我个人偏向研究生深造。

4.3 对于软件工程实践课程,你有什么理解和期望?
  1. 我认为这次实践是一次全面的多人合作,会对整个软件工程的周期,将来工作的流程有一个大致的了解。

  2. 由于之前"误入歧途",对于 Java 企业级开发的技术一直没有花时间去掌握,所以希望趁着这次机会能够与团队合作,大家一起进步,牢牢掌握这门技术。

  3. 我希望老师助教们能以自己丰富的经验能及时地对我们进行纠偏指点。

5. 学习路线

5.1 思维导图绘制

Java 后端开发

5.2 学习时间规划

时间线

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文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大豆(soybean)] · 训练集:777 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:777 张 该数据集聚焦农业科研领域,针对温室环境下大豆幼苗的精准检测需求,为植物生长监测与自动化管理提供高质量数据支撑。训练集777张,验证集和测试集为0张,符合农业科研场景中对特定生长阶段样本集中训练的需求,确保模型在目标场景下的泛化能力。所有样本均采用精准的边界框标注,标注规范统一,确保了数据集在大豆幼苗检测任务中的高精度与可靠性。该数据集可应用于农业科研机构的植物生长监测系统、智能温室管理平台等场景,... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9922** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9771 Recall | 0.9710 train/box_loss | 0.4231 train/cls_loss | 0.1829 val/box_loss | 0.3920 val/cls_loss | 0.1737 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9922,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9771、Recall 0.9710,精召双高,模型对大豆的检测能力强。...
内容概要:本文围绕通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析展开研究,系统阐述了该方法在非平稳信号处理中的理论基础与技术优势。文章深入剖析了短时倒谱的计算原理,强调其在解耦卷积信号、识别周期性调制特征以及增强微弱瞬态成分方面的独特能力,并结合Matlab代码实现了完整的时-倒频分析流程。研究对比了该方法与传统时频分析及全局倒谱分析的性能差异,验证了其在语音、机械振动、音频等信号处理中具备更强的特征解耦能力与动态跟踪精度。同时,文章也探讨了该方法在时间-倒频分辨率平衡与计算复杂度方面存在的技术局限,并提出了潜在的优化路径。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事机械故障诊断、声学信号分析、生物医学信号处理及工业状态监测等领域的专业研究人员。; 使用场景及目标:①用于分析含有卷积混叠或周期性调制的非平稳信号,如机械系统中的冲击故障信号、语音信号的基音周期检测;②提升在强噪声背景下对微弱周期性特征的识别能力,实现更精准的设备状态监测与早期故障预警;③为相关科研项目提供可复现的Matlab代码实例与完整的技术实现路线,支撑算法验证与工程应用开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行运行与调试,深入理解短时傅里叶变换与倒谱变换的衔接逻辑与参数设置影响,重点关注时-倒频图的生成机制与物理意义解读,同时鼓励将该方法应用于实际工程信号以验证其有效性并深化对方法适用边界的认知。

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