为什么我们依然困于柏油坑?

MATLAB实现的深度学习柏油路裂痕检测系统设计 MATLAB是一个集数值计算、可视化和高级编程于一体的高性能语言开发环境。它在工程和科学计算领域中有着广泛的应用,尤其在算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算方面表现出色。人工智能(AI)是让机器模拟、扩展和增强人的智能的技术和研究领域,它包括诸如自然语言处理、计算机视觉、决策制定、学习和推理等多个子领域。机器学习(ML)是AI的一个核心分支,它提供了一种让计算机从数据中学习并根据学习成果作出决策或预测的方法。 阅读详情



《人月神话》发表了近30年了,柏油坑依然在那里。

如果软件零缺陷是个神话,为什么我们还始终将陷于Bug修复视为常态?为什么普遍认为软件是解Bug解出来的? 虽然以前微软总被嘲笑补丁打不完,而我们也常常是在打补丁。 一个问题发生了,我们运用智慧的大脑先分析,再找方案! 大部分情况想到的是以最小的代价修复Bug,从而新方案反而引入新Bug。如此往复,构成了程序员工作的主要内容。

为什么被外人视为创新前锋的软件开发者大部分都在解Bug!我想这个问题包含了至少三个原因:
  1. 专业技术的局限。开源对软件业的影响着实很大,核心技术的金字塔越来越低,越来越多的团队开始奉行拿来主义。拿来了,剩下自然是修修补补,解解Bug屈多了!
  2. 个人战术思考的局限,绕不开单纯在对"事"本身的思考,无法从技术背景及流程层面寻找对策。满足于对事的成功会阻碍更深入的思考。(这和经验对人的作用是一样的。)
  3. 公司制度(流程)层面的问题。很多人其实都能看到这个问题,毕竟自己大把的时光耗在解Bug上,有时还要加班加点,更严重地是拆东墙补西墙,太累!难道不能有其它的解决方法吗?当然,可是你的好方法很可能就会被否掉了,因为上面还有产品上线的压力!这就是制度上的问题了。

有了问题,再寻找对策! 个人想到可以依循几个问题来思考:
  a. 如何提高基本功?如何运用工具提高生产力? (技术实力相当的比赛中,结果取决于谁的失误少!)
  b. 如何引导大家在动手前做一下技术分析?以前的行为和新的方案将如何运作?知道如何做到讲清楚,这中间的差距很可能就暗藏着风险。
  c. 是否可以筛选常常出现的问题,加以归类,分享经验,并使用工具辅助查找问题?
  d. 如何提高大家对产品技术的整体把握程度? 交流、分享、讨论!
  e. 如何做到在工作中的训练? 及时发现问题,教育团队!
  f. 是否可以运用自动化测试提高产品质量?
  g. 是否要在动手前应评估一下风险?过于乐观会导致后期措手不及!
 

Python深度学习基于Tensorflow(17)基于Transformer的图像处理实例VIT和Swin-T 定义窗口注意力机制,与普通的注意力机制不同,其是在各个窗口中执行注意力机制。从中可以看到,其创新点主要是将图片进行拆分作为序列数据带入。差不多,主要实现的是一个下采样的算法过程;相同位置的像素绑定到一起构成一张新的。模型定义完毕后,初始化模型并开始训练。由于层之间重复性出现,可以定义一个。中,这里先实现拆分图片类。进行操作时我们定义三个类。定义一个多头注意力机制类。的数据,导入数据如下。导入数据,这里同样用。 阅读详情

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