软件工程第二次作业

本文介绍了如何通过有效的沟通技巧来准确获取用户需求的方法,包括建立信任、明确需求、快速原型等步骤。并通过一个具体的电影选票系统的案例展示了需求获取的过程。

1. 怎样与用户有效沟通获取用户的真实需求?

      首先应与用户建立足够的沟通,了解用户的实际目的,找到自己的方向。同时要找到一些关键点,确认与用户是不是有歧义,并对用户完整的说明自己的理解,看双方之间是否存在差异,如果存在,应及时告知并解决。其次,应建立足够的信用,客户所提到的要求一定要做到,这样用户才能使他们更加相信我们,交流也就更方便。最后在建立沟通后应尽快的建立软件的大致思路建立软件原型,直观的将软件展现出来,在跟用户进行交流,提出自己的异议并听取意见。

 

2. 详细描述小组项目的需求是如何获得的?

    1.通过用户主要需求     2.通过实际情况与用户交流     3.实际进行项目后所出现的问题进行的沟通

 

3.     

   各位领导/投资人/用户/合作伙伴: 我们的产品电影选票系统是为了解决传统的电影院排队买票的痛苦烦恼, 他们需要在电影院前台排队等待, 但是现有的方案并没有很好地解决这些繁琐的过程,我们有独特的办法电影选票系统由此而生,  它能给用户带来好处让用户在家就可以买到自己想看的电影票,从此告别漫长的排队等待, 远远超过竞争对手美团、百度、淘宝电影这些看似简单实际繁琐的购票过程.  同时,我们有高效率的解决方案让用户用一次就离不开我们的软件,能很快地让大部分用户知道我们的产品,并进一步传播。

 

4.

转载于:https://www.cnblogs.com/a1107/p/6601415.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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