结合工程实践选题调研分析同类软件产品

       我的工程实践选题为《手写中文汉字识别》，手写汉字识别可广泛应用于拍照文档、支票、表单表格、证件、邮政信封、票据、手稿文书等光学字符识别(OCR)图像识别系统以及手写文字输入设备中。自从上个世纪80年代以来,手写汉字识别一直是模式识别的一个重要研究领域，得到了学术界的广泛研究和关注。由于要使用深度学习与神经网络来进行识别，用到的软件有anaconda3，tensorflow和keras等等。

1.这些软件的开发者是怎么说服你（陌⽣⼈）成为他们的⽤户的？他们的⽬标都是盈利么？他们的⽬标都是赚取⽤户的现⾦么？还是别的？

答：主要是因为项目需求吧，目前比较好的神经网络框架中tensorflow就是最常用的，keras也是以tensorflow为后端的深度学习框架，所以我就使用了这方面的软件；

       这些软件开发者的目标可能是有盈利的成分在里面，但更多是供大家科研与学习，目前这些软件都是可以免费下载安装的，tensorflow与keras也都是开源的。

2.这些软件是如何到你⼿⾥的（邮购，下载，互相拷⻉、在线使用……）

答：我是直接挂VPN在官网下载的anaconda，tensorflow与keras是更换国内镜像源后通过anaconda下载安装的。

3.这些软件有Bug 么？⼜是如何更新新版本的？

答：目前还没有发现Bug；官网会先发布Beta（测试）版本，然后发布最新版本，可以直接去官网下载安装，也可以通过在anaconda终端输入命令获取最新版本。

4.此类软件是什么时候开始出现的，同⼀类型的软件之间是如何竞争的？ 发展趋势如何？

答：anaconda作为目前主流的python开发工具之一，很早就出现了，大概和python语言出现差不多时候；同一类型的开发工具还有Pycharm，不过这款开发工具只能免费用一年，之后就要收费了，竞争的话从我的角度来看还是更看好anaconda，毕竟白嫖的软件还很好用，自带spyder和jupyter notebook，我觉得很完美了；目前两款软件并驾齐驱，用的人数应该相差不多。

5.列举你在使⽤上述软件时观察到的“特殊”现象，它们和硬件有什么不同？这些能说明软件的某些本质特性么？

答：目前还没有特别奇怪的现象出现，不过由于刚接触深度学习神经网络编程，自己写的代码或者跑别人的代码难免都会出错，这时候严重的话会出现闪退然后报错的情况；和硬件最大的区别应该是容错率高一点，要是在硬件上出了什么问题，严重的话可能连电路板都烧了，配置都要重新更换，很不方便。软件一般只需要重启然后进行调试，把错误改过来就好了；这说明了软件是一种逻辑实体，而不是具体的物理实体，它具有抽象性。并且在软件的运行和使用期间，没有硬件那样的机械磨损、老化问题。

6.你个⼈第⼀次⽤此类软件是什么时候，你当时是⼏年级，班主任叫什么？在哪⾥，什么状态，当时的软件是如何得到的（买的正版，盗版，下载？）

答：第一次使用编程开发软件是大一的时候，班主任是张璠；

       在中国科学技术大学的寝室里，当时为了做C语言第一次上机作业，状态一脸懵逼，装的VC6，是室友拷给我的，用的破解版。

7.你是如何精通这类软件的？它给你什么好处，坏处？

答：不敢说精通，现在算入门了吧；它给我提供了程序运行的环境和解释器，tensorflow和keras里面有很多现成的深度学习框架和minist数据集，方便个人学习和科研，坏处可能是对于底层的代码接触的少了。

8.你现在还⽤它么，或者是同类软件的不同品牌，为何？

答：现在还在用这类软件，毕竟要做深度学习神经网络就离不开这些环境，会方便很多，而其中tensorflow环境与keras框架又是主流，必须要好好去学习的。

9.这种软件再过10年，20年还会存在么，为什么？

答：20年内肯定会存在的；只要程序员这个职业存在，编译软件就不会消失，无非是编译器会变得越来越先进，编程语言越来越人性化；不过我倒是希望有一天能够脱离编译器，编程能变得更加模块化和可视化，不需要再手动输入一行行代码，然后调试程序，而是拖动几个模块结合在一起就可以实现想要的功能。