成功与否的关键:需求分析

学生党安卓开发初学者一名,前些天参加了某省级比赛,最终只得到一个安慰奖

我很受伤。为比赛呕心沥血的准备了一个月项目,就这样白费了。

这两天不停地在反思自己。我失败在哪里。

我想了好久,想到了原因,那就是这个项目从一开始做需求分析时就注定不是一个成功的作品


之前我只自学了一个月的安卓开发,水平自然不用说,十分有限。在这种情况下独立开发一个不算小的完整的app,我自己心里都没底,害怕比赛之前时间不够,害怕做不完。

因此需求分析上本来想好的一些点子都删掉了,最后删的只剩下一些不算难的功能。这样虽然用一个月的时间可以做得出来,但毫无疑问质量不会高。

因此,从现在起我会坚定信念:没有做不出来的功能,只有想不到的需求。不要害怕产品做不出来,大胆的尝试,办法总比瓶颈多,只要想到了,没有做不到的、

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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