某人谈软件设计.

本文介绍了一种通过先编写使用API的代码再实现API本身的敏捷开发方法,这种方法有助于避免设计上的错误并确保API能够满足实际需求。

      所以先获取这些用例,然后编写骨架API。骨架API应该很短很短,也就一页纸的内容吧,一般正好是一页,无需非常精确。你要声明包、类和方法,如果还不清楚他们应该是什么样的话,可以放一句话的描述。不过这不是产品发布要求的那种质量文档。

 

中心思想就是在这个阶段保持敏捷,逐步完善API,使其满足用例,为原始的API添加代码,看是否可以满足需求。真是不可思议,很多事情事后看真是太浅显了,但设计API的时候,甚至是构思用例时,你还是会犯各种错误。用代码实现用例时你会说:“哦,我的天,全都错了。类太多了。这些可以合并,这些需要拆开。”或者类似这样的话。好在API文档只有一页长,改起来也很容易。

 

你对API越来越有信心,代码也就越写越长。但是,核心原则是,先写使用API的代码,然后再写实现它们的代码。因为,如果实现代码被废弃,之前的工作就都白做了。事实上,应该在给出设计规范前写API的代码,否则你可能把时间浪费在给最后完全不需要的东西设计规范上。这就是我设计软件的方法

 

 

 

 

优秀的程序员把问题分块,孤立地去看他们。这样做的理由有几条。比如,你可能会在无意中创造出好用的、可重用的模块。如果你写一个单一的系统,它越来越大,等你想分块的时候,就无法找到清晰的边界,最后系统就变成了一个无法维护的垃圾。所以我断言,无论你是否把自己看成API设计者,把问题分块都是最好的编程方法。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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