个人总结

   经过一学期的软件工程概论课的学习,首先我对自己以后出去要做的工作有了初步的认识 。同时在学习过程中,我也学到了一些重要的思想和方法。这对我以后从事IT行业无疑是有巨大的帮助。然后这个课也给我带来了巨大的挑战。从一开始的二柱子四则运算到最后的软件开发,每一次都给我带来了前所未有的挑战。

   王老师作为我们这门课的老师,他真的是非常用心。每次的ppt都做非常的详细,罗列出来的也都是重点。王老师上课的特点就是不带麦但声音绝对的大绝对的清晰,每个细节每个知识点都讲得非常到位,对于我们刚刚开始接触的学生来说,可能很多地方都听得不是很懂,但是王老师不是是只念ppt,而是将ppt上的知识问题跟我们讲的生动形象,通过列举一些真实的实例或者把一些自身的经历经验跟我们分享,跟我们分析行业的行情等等。让我们能够更加容易理解这些问题。王老师在课上对我们要求很严格,不能玩手机,必须抬起头来听课。而就是这样的严格,让我到到大学里来第一次感觉到了充实。而且一学期的课听下来也有很多的收获。王老师也像一个人生导师一样,为我们指引正确的道路。让我们认真对待自己的专业。为以后从事这个行业打下基础。

  然后就是王老师布置的作业量有点大,从一开始的四则1.2.3运算,可以用以前学的知识解决的问题,但是到了四则运算4.发现后面要做的东西都是我们以前没有接触过的,这就迫使我们不得不去学习和接触新的知识。课上老师讲的都是思想,真正的方法就需要我们自学。这对我们来说无疑是巨大的挑战。

  本来我是一个不爱看书的人,但是在王老师的要求下,我还是阅读了《构建之法》和《人月神话》。读完这两本书,我知道了IT行业的一些准则和一些要求及一些重要的思想。

  然后就是最后的团队开发,第一次团队开发,做得不是很好,几个人一起做软件,配合的很差,主要是大家都第一次接触做软件,对要做的东西没有结构框架,也不知道具体都要做些什么,所以就产生了任务分配不均匀,有能力的做的多,能力差的做的少,量上还是有差距的,在做的过程中大家也没什么交流,各自做完交给组长,所以导致最终结果不理想。在以后肯定会注意各个方面的。团队之间的沟通和配合还是非常重要的。

  最后我想对王老师提几点建议,(1)阅读笔记任务有点太牵强,很多地方并不能按照以前自己怎么做的今后应该作么做的格式去写,有很多东西我们都没有经历,也不是每次读都按照自己以前就是按照书中说的不好的方法方式去做的应该让自由的理性的写一些感受。(2)上课应先提前通知是否带电脑,一个学期下来在课堂上几乎没怎么用过,课堂练习都是先构思,然后就下课了,课堂练习几乎都是课下做的,就算老师的本意是锻炼当堂写程序的能力,但是并没有得到锻炼。(3)临近考试的时候应该少布置点任务。

 

  

   

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ygl888/p/5613743.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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