东北大学郭军教授的软件工程课程讲义

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"这是东北大学信息科学与工程学院郭军教授的软件工程课件,涵盖了软件工程的基本概念、软件危机以及为何需要学习软件工程等主题。课件内容详细,旨在帮助学生理解和掌握软件工程的核心理念和实践方法。" 在软件工程这门学科中,郭军教授首先介绍了软件的基本概念。软件不仅仅包含程序,还包括数据结构和相关文档。软件具有复杂性、难以描述性、不可见性、变化性以及易于复制和大规模生产的特点。这些特性使得软件的开发和管理成为一项极具挑战性的任务。 接着,教授深入探讨了为何需要学习软件工程的原因。在20世纪60年代,软件危机开始显现,这一现象持续至今。软件危机表现为艺术创作与标准化之间的矛盾、软件错误的频繁出现、需求获取的困难、软件支持和维护的压力、开发速度无法满足市场需求、高昂的开发成本、研发风险以及复杂的协作问题等。为了解决这些问题,人们尝试了各种方法,最终发现软件工程是缓解软件危机的关键。 软件工程是一种系统化、规范化的软件开发方法,它借鉴了建筑学、电影制作等领域的经验,并结合软件的独特性质,提出了包括需求分析、设计、编码、测试和维护在内的全过程管理。软件工程的目标是提高软件的质量、可维护性和生产效率,降低开发风险。 在郭军教授的课件中,他还可能详细阐述了软件工程的各个阶段、方法论、工具以及最佳实践,帮助学生理解和应用这些知识来解决实际的软件开发问题。通过学习软件工程,学生们将能够更好地应对软件行业的挑战,提升软件开发的专业性和效率。 此外,课程还可能涉及软件工程的最新发展,如敏捷开发、DevOps、持续集成和持续交付(CI/CD)等现代软件开发范式,以及如何在团队中有效沟通、管理项目和质量保证等方面的内容。这些知识对于培养新一代的软件工程师至关重要,他们将在未来的软件开发领域发挥关键作用。
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