《软件工程思想》林锐博士:开发智慧与人生哲学

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"软件工程思想林锐博士书" 软件工程思想是林锐博士结合自身八年软件开发经验,以及博士学位论文的感悟所著的一本书。这本书以其独特的视角和新颖的构思,深入浅出地阐述了软件工程的核心理念,使得读者能够在轻松愉快的阅读中理解软件开发的奥秘。书中不仅包含了软件工程的基本原则和方法,还融入了作者的亲身经历,让理论知识变得生动有趣。 林锐博士在书中强调了软件工程实践的重要性,他认为软件开发不仅仅是技术的运用,更包含了对社会的贡献和对个人品德的要求。他提倡积极的人生观,认为科技人员应该具备真实、正直的品质,以此来推动社会进步。这种精神体现在他的言行中,无论是资助贫困学生,还是身体力行地维护环境卫生,都体现了他作为科技工作者的社会责任感。 软件工程的发展历程从“软件危机”中诞生。在20世纪60年代,由于程序设计的随意性和缺乏规范,导致了一系列问题,如程序质量低下、错误频发等。为了解决这些问题,业界提出了“软件工程”的概念,倡导采用工程化的开发方法,以提高软件的质量和可维护性。自那时以来,软件工程已经成为一个独立的学科,尽管挑战依然存在,但它的发展速度远超其他传统行业,证明了其有效性和前瞻性。 软件工程的主要内容涵盖了软件开发的全过程,包括需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段。它强调文档的重要性,提倡使用合适的设计模式和开发方法,如结构化编程、面向对象编程和敏捷开发等,以确保软件项目的成功率。此外,软件工程也关注团队协作、项目管理、质量管理等方面,旨在提高软件产品的质量和开发效率。 林锐博士的《软件工程思想》是一本结合理论与实践的优秀读物,它以生动的叙述揭示了软件工程的内在逻辑,启发读者思考如何成为一名优秀的软件开发者,以及如何在技术进步的同时,不忘社会责任和个人道德的提升。这本书对于软件工程师和计算机科学的学习者来说,是一份宝贵的参考资料,能够帮助他们在职业生涯中找到正确的方向。
2024-09-21 上传
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应用背景为变电站电力巡检,基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测,并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务,并对系统性能做出一定的优化。.zip深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。