个人作业-阅读和提问

罗杰 2023-02-20 18:08:35

博客撰写格式

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  • 请参照这篇博客练习 MarkDown,有余力的同学可以进一步优化博客的阅读体验。
  • 为了避免其他读者不清楚作业的要求是什么,请在博客开头加上如下的格式描述:
项目内容
这个作业属于哪个课程<课程社区的链接>
这个作业的要求在哪里<作业要求的链接>
我在这个课程的目标是<目标>
这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标<写上具体方面>

阅读提问

快速看完整部教材《构建之法:现代软件工程》(教材还没买到的同学,可以先看邹欣老师的博客园讲义),列出五个你仍然不能回答的至少问题或者不同意教材的观点,发布在你的个人博客上。

如何提出有价值的问题? 请看这个文章,以及在互联网时代如何提问题。

  • 在每个问题后面,请说明哪一章节的什么内容引起了你的提问,提供一些上下文。
  • 列出一些事例或资料,支持你的提问 。
  • 请标注你提出的问题或者观点是属于哪种类型。
  • 说说你提问题的原因,你说因为自己的假设和书中的不同而提问,还是不懂书中的术语,还是对推理过程有疑问,还是书中的描述和你的经验(直接经验或间接经验)矛盾?

    【可能的模板】我看了这一段文字(引用文字),有这个问题(提出问题)。我查了资料,有这些说法(引用说法),根据我的实践,我得到这些经验(描述自己的经验)。 但是我还是不太懂,我的困惑是(说明困惑)。 【或者】我反对作者的观点(提出作者的观点,自己的观点,以及理由)。
    大学生应该能写出自己的思考, 而不是摘抄书本内容。

提示:泛读,练习提问,再实践,精读,反思……

参考资料:

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SoftwareTeacher 2023-02-24
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请一定提 “你自己还没有答案的问题”。

SoftwareTeacher 2023-02-24
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请参考这里前人的关于这本书的各种疑问和讨论, 你也可以参加: https://bbs.csdn.net/forums/SoftwareEngineering?typeId=828

请一定提出 “你现在还没有答案的问题”

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【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 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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