关于estimation的闲言碎语

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[*] estimation只是一个开始,不是结束.好的estimation不是developer估的好,还要靠BA大人们来管理scope,不然就算developer牛成马了,estimation还是一坨.
[*] 相对于给出一个精确的绝对值来说,维护内在的相对关系更重要,一致性为王.
[*] story写得不好,再estimate也是枉费功夫.
[*] 不要总是关注story的大小,把一些story加起来构成一个完整feature的大小也很重要.对于客户来说,他们往往关注在feature级别.
[*] 一个feature的大小,往往还取决于BA对它写了多少了个story.
[*] 没有"一天"的story,请慎用最乐观的情况.
[*] 需求不明应对方案一,拒绝estimate,直到有人给你讲明白到你觉得可以estimate的时候为止.
[*] 需求不明应对方案二,做出假设,并且记录在案.但是不要做出明显不合理的假设.并要注意开发过程中对于当时假设的校验,BA要负责维护这些假设.
[*] change request要落到实处.至少要把假设被打破,estimation需要重新修改的情况,放到明处.
[*] 不要给出"10"作为估计.10不是estimation,10代表"你不知道".PM也不要天真的拿10去做release planning.
[*] 正常的story不会太大也不会太小,而且大部分的大小是相对一致的.estimation往往都是一些中间的数.
[*] story的大小,与参与的系统组建数量有关(纯客户端,客户端服务器,客户端服务器加新的表)
[*] story的大小,与变化点的数量有关(如果情况a,则如何如何,如果情况b,则如何如何)
[*] story的大小,与在同一块区域,过往story的复杂度有关(在一个复杂功能区域上添加新的业务规则,要难于新写一块)
[*] 学习新技术的时间,不明集成点,测试时间等,不便分配到每个story中.倾向于不添加到estimation中.而是以risk factor等其他形式体现出来.
[*] 砍掉的story,总是那些estimation高,实现起来容易的.留下的story,总是那些estimation低,难于实现的.想想吧,我们该如何做.不要抱有侥幸心理.estimate的时候,就要考虑如果这个story被砍掉了,你觉得你亏不亏.
[*] 拒绝用ideal hour做estimation,最小的单位不能小于半天(最好是一天)
[*] 在没有得到更多信息的情况下,re-estimate等价于对开发人员的连夜审讯,你必将被屈打成招.拒绝做这样无谓的事情.
[*] 好的BA,好的BA,好的BA....(好的标准是什么?温柔,贤惠,善解人意...)
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### 关于视线估计的技术与实现 #### 技术概述 视线估计(Gaze Estimation)是一种计算机视觉技术,用于预测个体注视的方向或目标位置。该领域通常依赖面部特征提取、眼球运动分析以及机器学习模型来完成任务[^1]。 #### 数据预处理 在视线估计过程中,数据采集阶段涉及获取高质量的人脸图像或视频流。这些数据可能通过摄像头捕获,并经过初步处理以定位眼睛区域。常用的方法包括基于Haar级联分类器的眼睛检测算法或者更先进的卷积神经网络(CNNs),后者能够提供更高的精度和鲁棒性[^2]。 #### 特征提取 为了提高视线估计的准确性,研究者们开发了多种特征提取方法。传统方式依靠手工设计特征,如HOG (Histogram of Oriented Gradients),而现代方案则倾向于利用深度学习自动提取高层次语义特征。具体而言,某些工作采用迁移学习策略,在大规模通用图像数据库上预先训练好的模型基础上微调参数,从而适应特定应用场景下的视线估计需求。 #### 模型构建 对于实际应用中的实时性能考虑,轻量级架构成为主流选择之一。例如,MobileNet系列因其计算效率高且效果良好而在移动设备端得到广泛应用;另外也有专门针对低功耗嵌入式系统的优化版本被提出并验证有效。与此同时,部分研究探索融合多模态输入(比如RGB-D传感器提供的深度信息)进一步增强系统表现力。 ```python import cv2 from keras.models import load_model def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) resized_img = cv2.resize(img, (64, 64)) normalized_img = resized_img / 255.0 reshaped_img = normalized_img.reshape((1, 64, 64, 1)) return reshaped_img model = load_model('gaze_estimation_model.h5') test_data = preprocess_image('eye_sample.jpg') prediction = model.predict(test_data) print(f'Predicted gaze direction: {prediction}') ``` 上述代码片段展示了如何加载已训练完毕的Keras模型并对单张眼部图片执行前向传播操作得出最终预测值的过程。 #### 应用场景扩展讨论 除了基本的功能外,还可以结合AR/VR头显硬件打造沉浸式用户体验环境;亦或是应用于医疗健康监测方面辅助诊断睡眠障碍等问题患者是否存在异常眼动模式等等多样化方向发展可能性巨大。
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