软件工程是不是教会不怎么会写程序的人开发软件?你的观点?

本文阐述了软件工程不仅仅局限于编程,还包括软件生命周期的多个阶段。强调其目的是通过工程化的方法解决软件开发中的问题,而非简单地教会不会编程的人如何开发软件。

答:不是。
①首先软件工程是指导计算机软件开发和维护的一门工程学科,期待用工程化的方法来应用于软件开发,并不等同于仅用编程的方法开发软件。
②其次,一个软件的生命周期要经历问题定义、可行性研究、需求分析、总体设计、详细设计、编码和单元测试、综合测试及运行维护这8个阶段。写程序只是其中的一小部分,软件工程并不是为了教会一个不怎么会写程序的人如何在开发软件的过程中扬长避短而存在的,更没有这样的能力去做这件事。它是一门比较广义的课程,偏向于让学生了解并擅用各种工程化的方法来应用于软件开发,侧重于"方法"二字。
③再说了,不怎么会写程序是个人问题,软件工程的老师并没有这个义务去教会一个不怎么会写程序的人开发软件。编程能力有所欠缺不想着在专门性的编程语言课程中去提升反而企图从另一学科中去丢弃或提升它,多多少少有些奇怪。
因此,我认为软件工程并不是一门教会不怎么会写程序的人开发软件的课程。

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。 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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