面对客户太多需求,如何在范围和时间上达成一致?

本文介绍了如何在面对客户需求过多的情况下,合理地进行需求排序和筛选的方法。通过区分核心与次要功能,确保项目的有效推进。

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来自于 软件开发者面试百问答案 - 如果客户想要的东西太多,你在范围和时间上怎样跟他达成一致呢?

 

 

 这个太正常了,用户希望你的系统能实现他所有想到的功能,但
1 任何功能总有主次,不能为了芝麻丢西瓜
2 能为公司挣钱或者省钱的功能,应该是最重要的
3 能为销售服务的功能,是最重要的
4 能为研发服务的功能,也是重要的,但在大部分公司里,等级略低于销售
5 领导最关心的几个数字有关的功能是重要的。

这样,就可以从纷繁的需求中,对其进行重要性排序
1 区分哪些是必须做的,不做这个系统就全别做的。
2 哪些是可以延后做的,比如主要功能上线后3个月内完成就可以,比如季度报表,年度报表等,
3 最后就是那些“锦上添花”的功能,有更好,没有也无所谓

这样,有限的需求就可以更精确的估算时间和工作量。

### 高效代价体的设计方法 为了设计一种更高效的代价体,可以结合传统匹配代价与深度学习技术来优化特征相似性测量。以下是具体的方法: #### 1. 融合传统匹配代价的优势 传统的匹配代价算法(如CENSUS、LBP、SLBP等[^3])具有较强的鲁棒性稳定性,在处理噪声光照变化方面表现良好。因此,可以通过融合这些传统算法的优点,增强代价体对局部结构信息的捕捉能力。 例如,采用绝对差分(AD)或汉明距离作为基础度量方式,并引入CENSUS变换以捕获像素间的相对关系。这种方法能够在保持计算效率的同时提升匹配精度。 #### 2. 利用深度学习提取高级特征 基于全卷积神经网络(FCN)的方法(如PSMNet、GANet、GC-Net等[^2])能够自动从数据中学习复杂的特征表示,从而显著改善立体匹配的效果。通过训练深层网络模型,可以从输入图像中提取更具判别力的特征向量用于后续的成本计算过程。 特别地,注意力建模机制被证明对于聚焦于重要区域非常有效。文中提到的注意力串联量(ACV)[^1]正是这样一种创新尝试——它依据相似性度量生成注意力权重,以此突出那些最有可能属于同一物体表面的部分,进而减少误匹配的可能性。 #### 3. 多尺度分析与上下文理解 考虑到不同场景下目标物体会呈现多种尺寸大小的情况,有必要实施多尺度下的特征抽取以及相应的代价估计操作。这不仅有助于覆盖更大范围内的空间关联模式,而且还能促进全局一致性约束条件的应用。 新提出的多级自适应补丁匹配(MAPM)策略就很好地体现了这一点:即便面对缺乏明显纹理特性的区域亦能完成精准的距离评估任务。此外,借助金字塔式的架构形式还可以进一步加速整个流程而不会牺牲太多质量指标。 #### 4. 实时性能改进措施 针对实际应用需求而言,开发具备较高运行速度同时维持优良预测水平的解决方案至关重要。为此,“快速版”的 ACVNet (即ACVNet-Fast),成功达成了优于当前主流即时型方案的成绩展示出了强大的竞争力。 综上所述,综合运用经典统计学原理同现代人工智能框架相结合的方式构建起来的新一代高效代价体将会成为未来研究方向之一。 ```python import torch.nn as nn class EfficientCostVolume(nn.Module): def __init__(self, feature_extractor, attention_module=None): super(EfficientCostVolume, self).__init__() self.feature_extractor = feature_extractor self.attention_module = attention_module def forward(self, left_image_features, right_image_features): cost_volume = [] # Extract features using the pre-trained CNN model. left_feats = self.feature_extractor(left_image_features) right_feats = self.feature_extractor(right_image_features) if self.attention_module is not None: # Apply attention mechanism to enhance relevant areas. left_attention_weights = self.attention_module(left_feats) right_attention_weights = self.attention_module(right_feats) left_feats *= left_attention_weights right_feats *= right_attention_weights # Compute similarity measures across all disparities. for d in range(-max_disparity, max_disparity + 1): shifted_right = shift_tensor_along_dimension(right_feats, dim=3, n=d) sim_measure = compute_similarity(left_feats, shifted_right) cost_volume.append(sim_measure.unsqueeze(dim=1)) return torch.cat(cost_volume, dim=1) def compute_similarity(feat1, feat2): """Computes a simple cosine similarity between two sets of features.""" dot_product = (feat1 * feat2).sum(dim=-1) norm_feat1 = torch.norm(feat1, p=2, dim=-1) norm_feat2 = torch.norm(feat2, p=2, dim=-1) return dot_product / (norm_feat1 * norm_feat2 + 1e-8) ```
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