现代软件工程 第九章 【项目经理】练习与讨论

本文通过对比不同交通工具的特点(快速、灵活、便宜),使用目标三元组的概念进行评估,帮助读者理解如何在实际场景中进行最优选择。
  1. 我们说过, 大部分优秀的团队可以做到目标三元组 (多,快,省)中的两个,类似的三元组还可以用来说明各种商品或活动的不同特性, 例如,如果你和你的小伙伴想周末去某地旅游,交通工具的选择也可以用一个三元组来权衡(快速,灵活,便宜)。请分析各种交通工具的特性(长途汽车,火车,自驾,飞机,自行车,等)。

      优秀的项目经理的的职责之一就是带领团队经过平等的讨论在目标三元组中选出两个最重要的,做到上述目标的前提是要清楚的知道不同的团队开发模式的优缺点。接下来我们类比旅游中的交通工具来分析一下。如下表所示,每个交通工具在三元组的评分满分为十分。

      假定我们的出发地是北京,旅游目的地是上海。第一个元组需要我们对每个交通工具用时进行统计,经过调查按顺序依次为,16小时,10小时,12小时,2小时,240小时;对第一元组进行评分。前两个元组是相对容易得出分数的,最后一个元组我们要进行一下分析。如果选择自行车的话,从北京到上海平均要骑行10天左右,每天住宿、餐饮等开销150元,一辆适合的自行车大概1000元左右,总价为2500元;如果是飞机作为交通工具,平均机票大致在1000元左右;如果是自驾,经过调查,告诉公路收费约600元,汽车燃油费大致需要650元,合计1250元。如果是火车,平均价值应该为450元。如果是长途汽车,进过调查车票费应为350元。综上所述,对第三元祖给出评分。

 

交通工具

快速

灵活

便宜

合计

长途汽车

1.25

6

10

17.25

火车

2

4

7.8

13.8

自驾

1.7

8

2.8

12.5

飞机

10

2

3.5

15.5

自行车

0.1

10

1.4

11.5

 

     计算方式描述如下:飞机用时最短2小时,所以评分为满分10分。其余交通工具根据用时时长与飞机用时的比例关系打分。

转载于:https://www.cnblogs.com/volcano1015/p/4024512.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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