第一个网站 快乐的需求分析

本文分享了一次网站开发经历,从需求分析到实际操作中遇到的挑战,强调了需求分析的重要性及项目设计的灵活性。讨论了在开发过程中因客户需求变化而导致的网站结构调整,以及从中吸取的宝贵教训。

第一个独立完成的网站现在已经发布成功,写写记录,告慰一下受伤的心灵(主要不是什么高手啊,其实那个网站很小,但是在过程中还是遇到很多的问题)。

最初的时候,我们去找boss去商讨这个网站需要哪些功能,令我们意想不到的是我们的boss已经把需求给我们写了一份很明确的文档,比如说是菜单中有几项,每一项下面有几个下拉的选项,然后整个网站中要包含哪些内容,比如说需要一个新闻模块,留言模块。。。

当时我们就是很兴奋啊,原来需求就这么搞定了,之后只是随便说了两句,就把价钱谈好了。当时的想法很是‘激动’啊,如果都是这样的客户该有多么好啊。

网站做下来才知道,软件工程的那一套并不是‘闲着撑的自己找事’,原来真的是很有用啊,项目做到了一半的时候,突然,boss打电话说‘我们现在需要加上一个搜索的功能’,我们瞬时间崩溃,只是因为我们当时的需求分析做的不够完善,同时整体的网站的设计上结构不是那么的灵活,用户的需求稍微的一改,网站需要来一个‘脱胎换骨’的变动,因为要做搜索的功能,没有办法,连数据库的设计上都是需要修改的。于是乎,通宵了两个晚上,搞定。

这就是我们的需求分析阶段,在没有开始的情况下就结束了,造成的结果就是网站脱胎换骨(无奈啊)的变动啊。来点教训吧(当然本人现在充其量只是一个coder,很难称得上是programmer,也就在csdn这个高手如云的地方,班门弄斧了)。

1.客户的需求只是客户提出的需求只是要不需实现,不实现的话,可能money是没有的,但是在此基础之上我们还要想到用户潜在的需求,防止(可能性不是很大)在项目进行中出现较大的变动,那样真的会很惨啊。

2.项目最初在设计时,一定要具有足够的灵活性,呵呵,这个很能难度会很大啊,没有办法,下一步多看看一些开源的项目,看看人家是怎么写的吧。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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