222200315_软件工程实践暑假作业

222200315张俊腾 2024-09-01 01:52:59
这个作业属于哪个课程https://bbs.csdn.net/forums/2401_CS_SE_FZU
这个作业要求在哪里https://bbs.csdn.net/topics/619258010
这个作业的目标学习markdown语法,梳理和明确学习路线,为今后学习做准备
其他参考文献

目录

  • 1.准备工作
  • 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
  • 4.展望未来
  • 4.1问题思考
  • 我都是大学生了,上课还要认真听老师讲课么?
  • 在一个被认定为“足够好”的软件发布后,得到的用户反馈中,哪些是有用的?什么时候才能将这个软件优化到相对稳定的版本?
  • 为什么要在大学中只用一学期软件工程,时间够吗?
  • 有了GPT类的应用,传统的搜索引擎是否会被完全替代?
  • 如何让自己能够跟上软件工程发展,做一个永不落伍的开发者呢?
  • 4.2职业规划
  • 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
  • 思维导图
  • 学习路线

1.准备工作

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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?

  • 当时选志愿时对选择什么专业十分迷茫,通过一些亲戚和在网上看了一些报志愿的视频得知,计算机相关专业的就业前景广阔,结合了自己的分数,便选择了这个专业。

2.2当初对软件工程这个专业的期待和想象是什么

  • 最开始的想象是天天坐在电脑桌前敲代码,毕业后成为一个程序员熬夜加班敲代码,然后争取不在35岁被裁掉……
  • 入学后通过学长学姐,也更加深入了解了这个专业。期待能够创造出被用户喜爱的软件产品

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?

  • 因为从小都没有接触过编程相关知识,所以最开始是希望自己能够好好学习c语言,培养起对编程的兴趣
  • 准备:阅读专业书籍;观看线上课程

3.立足当下

个人简介
姓名张俊腾
兴趣爱好打游戏、看漫画
获奖经历二等综合奖学金(大一下);三等综合奖学金(大二上)
专业水平
编程语言c/c++,css/html
开发软件Devc++ , Vs , Vscode
项目经历
健康管理系统旨在提供专业陪诊服务、预约陪诊以及兼职陪诊师功能。该系统通过计算机技术实现陪诊服务的预约、管理和查询,提高了陪诊服务的效率和准确性,减轻了医护人员和患者家属的负担。

4.展望未来

4.1问题思考

我都是大学生了,上课还要认真听老师讲课么?

链接:https://bbs.csdn.net/topics/605311951

取决于上的是什么课、讲这门课的老师如何。

对于高数、大学物理这种公共课,我认为跟着老师走是最好的。他们能够帮助我们理解复杂的概念。对于高级语言程序设计这种教编程语言的课,更重要的是课后自己手动敲代码,上课主要听的是老师的一些经验和见解。而对于像操作系统、计算机网络这种专业课,如果上课听得云里雾里,那么我更倾向于上网课。

在一个被认定为“足够好”的软件发布后,得到的用户反馈中,哪些是有用的?什么时候才能将这个软件优化到相对稳定的版本?

链接:https://bbs.csdn.net/topics/605549756

如果我是软件的开发者,我会更关注那些被多次提及的共性问题,一些涉及到软件核心功能的反馈也十分重要。

当用户的反馈得到了处理,软件的性能问题得到修复,这个软件应该就能达到相对稳定的版本。

为什么要在大学中只用一学期软件工程,时间够吗?

链接:https://bbs.csdn.net/topics/600462146

凭我当前对软件工程这门课的理解,我认为是不够的。一学期的时间能讲到基础理论和关键的实践部分,比如让学生建立起软件工程的基本框架,了解软件开发的流程,但还是无法覆盖许多概念和实践流程。不过这门课的目的也是起到引导学生的作用,后续还需要学生自己来学习和实践。

有了GPT类的应用,传统的搜索引擎是否会被完全替代?

链接:https://bbs.csdn.net/topics/616012313

无法完全替代。Chatgpt和传统搜索引擎的功能并不完全重合。chatgpt更适合回答具体问题和生成文章,这种工具给我们日常提供了许多便利;而传统搜索引擎能够提供多样化的信息来源,并且在信息检索方面具有很大优势。因此我认为二者应该是互补的关系,用户可以根据需求来选择如何应用。

如何让自己能够跟上软件工程发展,做一个永不落伍的开发者呢?

链接:https://bbs.csdn.net/topics/605357155

终生学习吧,活到老学到老……技术不断更新,要求我们要始终保持学习和实践,可以通过写博客、做项目等方式来获取新知识和技能。同时要保持竞争力的话,还要保持热情,不断总结学习和工作经验。

4.2职业规划

好好学习,提升自己的技术;读研。为未来做好准备。

4.3对于软件工程实践课程,你有什么理解和期望

  • 你希望通过软件工程课程学习到什么技术:我希望通过这门课能够提高我后端开发的能力

  • 你对老师助教有什么期待:希望能够听到老师对于软件工程实践流程的见解。

    5.学习路线

思维导图

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学习路线

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数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【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 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,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。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
PaddleOCR 与YOLO目标检测 HTTP 服务。 项目通过 PaddleOCROnnx 原生库集成 OnnxRuntime加速能力,围绕 ONNX 模型部署, 以统一接口提供图像文字识别、YOLO 目标检测和 Tensor 数据输出。 功能概览 文字识别:支持图片 Base64、multipart/form-data 上传,以及文本和 JSON 结果。 目标检测:支持 YOLO 图片检测,返回检测框 JSON 或原始 Tensor。 浏览器演示:访问服务根地址,上传图片并切换 OCR、YOLO 模式。 健康检查:通过 /health 查看服务及 OCR、YOLO 引擎初始化状态。 并发处理:通过 OCR 引擎实例池处理并发请求,可调整实例数量。 体验与调用 启动后访问: 入口 地址 浏览器演示 http://localhost:5000/ 健康检查 http://localhost:5000/health 原生依赖 Windows:优先从 runtimes/win-x64/native/ 加载原生 DLL;该目录没有 PaddleOCROnnx.dll 时,尝试从可执行文件所在目录加载。主 DLL 与对应后端依赖应放在同一原生目录中,不要将同一组依赖分散到多个目录。 Linux:原生运行时位于 runtimes/linux-x64/native/,程序使用相对于可执行文件的运行时搜索路径查找随包部署的依赖。 后端选择:CoreOCROnnx 支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT 后端。请使用与平台、进程架构、硬件和后端匹配的一整套运行时,不要混用不同后端或版本的依赖。

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