Lab3:完善借书流程与项目命名

需积分: 0 0 下载量 186 浏览量 更新于2024-07-01 收藏 2.21MB PDF 举报
Lab3需求文档详细阐述了在软件工程课程中的一项小组实验任务。实验的目标是完善借书流程功能,同时提升代码质量和项目管理。以下是文档中的关键知识点: 1. **实验目标**:实验的核心目标是基本实现用户图书借阅流程,强化代码质量控制,以及团队协作。这包括但不限于功能需求的细化和优化。 2. **实验准备**: - **打标签**:在项目里程碑(如Lab2完成)时,需给仓库中的特定提交打上标签,如"lab2-finish",以便跟踪版本和重要事件。这涉及Git的基本操作,如使用`git tag`命令创建标签并推送至远程仓库。 - **命名项目**:由于项目的迭代升级,需要为新的迭代项目取一个新名字,比如MyLibrary、TinyLibrary或StarLibrary,这涉及到团队的命名一致性和项目标识性。 3. **功能需求**:针对借书流程,需求包括用户注册、登录、图书上传和浏览等功能的完善。这要求开发人员根据具体需求进行设计和编码。 4. **实验过程要求**: - **需求规划**:在开始开发之前,需要对实验任务进行明确的需求规划,确保团队对目标有清晰的理解。 - **Git协同开发**:利用Git进行版本控制和协同工作,确保代码的版本管理和团队成员间的有效沟通。 5. **测试要求**:实验过程中,除了功能测试外,还强调了代码质量要求,这意味着需要编写单元测试和集成测试,以确保代码的健壮性和稳定性。 6. **代码质量与提交**:实验者需提交编译构建后的代码,包括前端和后端,部署到华为云仓库。同时,需要编写实验报告并提交。 7. **时间安排**:实验的开始和截止日期分别为2021年4月8日和4月28日23:59,确保在这个时间段内完成所有任务。 整个文档围绕着软件开发的关键环节展开,从需求定义、版本控制、团队协作到代码实现和测试,都提出了明确的要求,以促进学生的实践能力和项目管理能力的提升。
2022-08-08 上传
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行