9、开发 hms_sys 系统的 IDE 选择与评估

开发 hms_sys 系统的 IDE 选择与评估

1. 前期迭代与开发准备

在开发 hms_sys 系统之前,有一个前期迭代尤为重要,它主要关注工具、流程和实践的定义,这些将贯穿整个系统的实际开发过程。通常,开发团队及其管理者会提前做出大部分相关决策。不过,了解一些决策选项和标准仍有必要,因为它们会对开发过程产生重大影响。

2. 开发前的决策分类

在实际开发 hms_sys 之前,需要做出几类决策,主要分为开发工具的选择和最佳实践(及标准)的确定,具体如下:
- 集成开发环境(IDE)选项
- 源代码控制管理选项
- 代码和开发过程标准,包括 Python 代码的包组织
- Python 虚拟环境的设置和使用

3. 集成开发环境(IDE)的重要性与选择标准

虽然不使用成熟的集成开发环境(IDE)也能编写和编辑代码,但许多 IDE 提供了以开发为中心的额外功能,可节省大量时间和精力。不过,通常 IDE 功能越强大,其轻量化程度越低,使用也越复杂。选择一个能让开发团队成员都认可的 IDE 并非易事,这具有很强的主观性。

在考察代码编辑和管理工具时,只考虑真正的 IDE。若工具不具备以下至少一项功能,将不被纳入考虑范围:
- 大型项目支持 :大型项目涉及开发两个或多个具有不同环境要求的可安装 Python 包。例如,一个 business_objects 类库被 online_store back_office 两个独立包使用。最佳情况应包

液体化学品实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:液体化学品实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2550张图片 - 验证集:233张图片 - 测试集:82张图片 - 总计:2865张实际场景图片 分类类别: - 电池酸:常见的腐蚀性液体,用于电池等设备。 - 漂白剂:强氧化性液体,常用于清洁和消毒。 - 冷却剂:用于发动机或工业设备的散热液体。 - 燃料:如汽油、柴油等易燃液体。 - 液压燃料:用于液压系统的专用液体。 - 机油:润滑油,用于机械维护。 标注格式: YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于真实环境图像,格式为JPEG/PNG,覆盖多种场景。 二、适用场景 工业安全检查: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割液体区域的AI模型,用于检测泄漏、溢出或不当存储,提升工作场所安全。 环境监测风险评估: 集成至环境监控系统,实时识别污染物液体,支持环境保护和风险预警。 制造业自动化: 在制造过程中监控液体使用和状态,实现质量控制和自动化管理。 学术研究创新: 支持计算机视觉和人工智能在工业应用中的研究,促进算法开发和论文发表。 教育培训: 可用于工程或安全培训课程,作为学习液体识别和处理的视觉资料。 三、数据集优势 精准标注高质量: 每个实例分割多边形经过严格验证,确保标注准确性和一致性,覆盖液体区域的细节。 类别丰富多样: 包含六种关键工业液体,涵盖不同性质和风险,增强模型在多样场景下的识别能力。 真实场景数据: 图片来源于实际工业和环境设置,提供真实世界的挑战,提升模型的实用性和鲁棒性。 任务适配性强: 标注兼容YOLO等主流框架,便于快速集成和训练,支持实例分割及相关任务。 应用价值突出: 专注于工业安全和环境健康,为自动检测系统提供可靠数据,助力智能监控解决方案。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a7cc5c1f6849 简介 GitFlowPlus4Idea插件是一款基于mrtf-git-flow分支管理流程的Idea插件,它最主要的作用是用来简化分支管理流程,最大限度的防止误操作。 mrrtf.png 在初始化插件之前必须先保证仓库中具有分支。 主要功能如下: 插件配置文件可以加入GIT版本管理,在团队内部共享; 基于新建开发分支和修复分支; 基于重建测试分支和发布分支; 开发完成后将开发分支合并到测试分支; 测试完成后将开发分支合并到发布分支,并锁定发布分支; 发布完成后将发布分支合并到分支; 发布失败将解除发布分支的锁定; 只有锁定发布分支的人才能点[发布完成]和[发布失败] 所有执行的git命令都可以在"Event Log"查看 主要解决的问题 新建特性分支操作过程复杂,且容易出错; 提测等环节合并代码出错,老是将测试分支代码带上线; 解决多人同时发布,将未完成预发布测试的代码带上线; 解决发布完成后忘记将代码同步到分支; 发布完成后忘记打Tag; Switch To English switchtoenglish.gif 安装 在线安装 local_install.gif 离线安装 下载地址: https://.com/xiaolyuh/mrtf-git-flow-4idea/releases local_install.gif 插件入口 插件入口.png 插件入口有2个: 在Toolbar栏,这个需要显示Toolbar(View->Toolbar) 在Statusbar中 配置管理 每个仓库都需要进行插件初始化,配置完成后会生成一个配置文件,该文件可以添加到git版本管理中进行组内...
紫葡萄关键点检测数据集 一、基础信息 数据集名称:紫葡萄关键点检测数据集 图片数量: 训练集:1,250张图片 验证集:357张图片 测试集:179张图片 分类类别: 紫葡萄(purple_grape):常见的葡萄品种,用于农业检测和分析。 标注格式: YOLO格式,包含关键点坐标和类别标签,适用于关键点检测任务。 数据格式:图像文件,细节清晰。 二、适用场景 农业AI监测系统开发: 数据集支持关键点检测任务,帮助构建能够自动识别葡萄关键点并分析其生长状态的AI模型,辅助农民监控作物健康。 智能农业应用研发: 集成至农业机器人或无人机系统,提供实时葡萄检测功能,为精准农业提供数据支持。 学术研究创新: 支持农业计算机视觉交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 教育训练: 数据集可用于农业院校或培训机构,作为学习关键点检测技术和农业应用的重要资源。 三、数据集优势 精准关键点标注: 每个关键点均由坐标精确标注,确保模型能学习细粒度特征,适用于葡萄形态分析。 数据多样性高: 包含多种场景下的紫葡萄图像,提升模型在实际农业环境中的泛化能力。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接加载使用,支持关键点检测任务。 农业应用价值突出: 专注于紫葡萄关键点检测,为农业自动化监测和作物管理提供重要数据支撑,提高生产效率。
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