故事:小孩儿堆沙子需要架构吗?

本文通过一个实际案例讨论了技术实现与客户需求之间的匹配问题。讲述了一位IT专家如何帮助一家小型培训机构以最低的成本实现了他们的网站需求,而不是一开始就采用复杂且昂贵的解决方案。

         我大学的专业学的是精密仪器,痛苦的画过各种设计图纸,也曾经按照图纸亲自加工过一把多功能锤子和一件形状很奇怪的开瓶器——这两件作品曾经作为黄金时代的美好见证一直随我搬过几次家。不过遗憾的是,如今已经是在想不起跑到哪儿去了抓狂

        如今我是个悲催的IT男,做了N多年的技术,一不小心混了个专家的头衔,开始在各种场景里胡言乱语,指点江山。女儿上了一个兴趣班,不久前和她的培训老师聊天,他们做了一个微信公众号,反响热烈,于是进而想做个网站介绍介绍自己。毕竟,现在这年头没个网扎都不好意思和人打招呼啊。他们找了几个行业精英给他们做方案,但是显然这行对他们来说太陌生了,于是很不幸的找到我来帮他们拿个主意。

        某个周末女儿上课的时间,他们约来了精英谈方案。当然,我又开始冒充专家。来的小伙子是某个大型教育网站的技术精英,拿着一个N多页的PPT就开始讲。先是各种主流的技术,然后是几个很复杂的多层架构方案。我得承认,小伙子的架构相当完美,讲的更是相当专业。相当专业的意思就是,一众听着全都眼冒金星,几欲昏厥。等他讲完,培训班的老师们如蒙大赦般长长出了口气,然后用近乎崇拜的眼神看着精英。见大家都不说话,小伙子问:“我的方案可以满足你们的需要吗?你们更喜欢哪种?”老师们的眼神齐刷刷看向我,眼神里满是绝望。

        我咳了一下,问:“您小时候玩过沙子吗?”

        精英明显一愣:“你什么意思?”

        “呃,我的意思是,他们现在可能只是需要一个小孩儿用沙子堆得城堡,你不需要现在就给他们设计一个鸟巢。”

        “可是网站总是要快速发展的啊,最终会发展到很多的功能,现在不把架构做好,将来的扩展性就没法保证!”精英明显有些不屑。

       “哦,那就等他们发展起来再做好了。”

        精英被我这个伪专家气的上不来气,很不屑的转身走了。

        老师们有点儿不知所措,送走了精英回来就拉住我:“那我们这个到底怎么办啊?”

我问:“你们想花多少钱?”

        老师:“刚才那个小伙子电话里和我们说大概得两三万。“       

       我说:“你们楼上不是有个图文店吗?找个做图的过来,给他1000块钱做个页面就够了。”

       现在这个网站已经上线了。不得不说,美工效果相当不错。

       我都不记得从什么时候开始的,行业精英们开始架构不离口。不管什么场景,不管什么资历,似乎不谈谈架构就少了什么似的。可是,很多时候客户只是想堆堆沙子,他们真的需要架构吗?

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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