翻到了一段2005年写的关于需求的文字

那时的俺还很稚嫩,很多东西都不懂。

另外 hfghfghfg其实是俺的一个马甲,早年间在delphibbs时用的。

来自:hfghfghfg, 时间:2005-01-20 13:16, ID:2971188
我到客户那里的情况

一边要和他聊天 一边改报表。
一张报表 改了 十几次 后 客户说 就用一开始那个吧!
我们有客户可以自己设计报表的设计器,客户从来不用,

你给他培训,他总是有事,根本不来。
来了不到5分钟,就走人,而且,一个科30个人,顶多来3人。

还有的客户 到处打电话 说 你的软件不好用,
问了以下原因,居然是 他不会中文输入,闲麻烦不用了,还鼓励其他人不用。

最参的是xx市第三医院的一个主任 说 他没学英文(学了俄文)。键盘英文的,不能用。
还有 一些客户 还要你帮他修家里的机器。

我只是一个程序员,俺要努力了。

。。。。。。。。。。。。。。。
而且这些客户太不尊重人,
从来就不看你一眼,一幅皇帝老爷的样子。
并且,只知道**,业务一点不懂,
曾经有个家伙,在医院里做生化(检验肝功能等)的医生,居然连试剂没了都
不清楚,晚上有个急诊,他做不出结果来,打电话找人过来看,是没加试剂。
//就象 司机 不会 加汽油 一样。
这还是 在那个科里 待了 2年的人了。
我最烦的是他们嘴里老是嘀咕。

ps
也有让我们感动的客户。
象山东省省立医院。
他们很尊重你,看到你来了,会打招呼,还会叫你“郝工”,“老师”之类的称呼。
还会给你倒水喝。//////感动!!!
让我们最感动的事 ,当我的程序出了错时,
他们会说“做事嘛,难免有错的时候”,还会主动帮你找问题。
甚至他们有的人可以帮你 调试 仪器的数据(串口)。
有问题的时候还会用个人的手机和你打长途。(因为可以在机器旁边,可以更快的交流)。
。。。。。。。。。。

另外还有一些客户很好。
江西省人民医院的检验科的用UF50的那个医生,非常让我们感动。
江西省肿瘤医院的 赵医生 也是一个非常和蔼的人。
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。


 
来自:testnet, 时间:2005-01-20 14:37, ID:2971327
老兄,我没说只有日本公司服务好。只有是你加上去的。
只是感觉日本公司的水平比较平均,它们把员工都训练成不像人,
搞到有些人有点变态心理。
来自:hfghfghfg, 时间:2005-01-22 11:00, ID:2972356
使用软件的医生护士财务提了一大堆意见:
1。为什么键盘是大写字母不是小写的,这键盘没法用。
2。显示器太小了。
3。启动画面不好看,最好换成我的女朋友的照片。
4。别人参观时,版权声明,改称我们医院。
5。现在的输入法没有好用的,你们给我开发一个。
6。你们的程序,我 复制给 我同学在的医院了,你们把医院名改一下。
7。服务器改成 PC机了,速度慢了好多,你们优化一下程序。
8。数据库 我们 打算用 免费的了,你们赶紧改了。
9。把你们公司的杀病毒的 给我们 安装了。
 
来自:捡到钱包, 时间:2005-01-22 14:45, ID:2972538
难免会遇到问题
解决不好就别做了,呵呵
有能力才来吃那一碗饭
大家努力
来自:king.gray, 时间:2005-01-24 08:38, ID:2973617
凡事都要以书面的形式记录,反馈。
给软件公司的修改意见,最好还加盖公章,还要给实权领导签名,这样的话,
提建议的和收建议的人,就都会重视它。出了问题也能分清楚责任。
扯皮的事在中国是很普遍的事,无论你在哪个公司这样的问题都一样要面对的。
送你一句话:要学会在扯皮中办事,不要在办事中扯皮
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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