参加第八届中国软件杯大学生软件设计大赛如何准备？以课工场为例！

最近看到有许多小伙伴在课工场考题辅导群里在问：“想参加参加中国软件杯大学生软件设计大赛，却不知道如何准备”。其实，对于我而言，校级，省级，国家级。各种等级的比赛都参加过。大大小小有十余次，也获得了一些小奖。虽然我不是学技术的，无法从技术层面和各位同学去讲，但是我会把我参加比赛的经验分享给大家。（我认为所有比赛的心境都差不多的哈）
个人对本次比赛的流程解析：
从需求分析(解析赛题)——>产品设计(软件研发) ——>界面优化(ui设计)——>产品测试(自我测试和老师评审)——>产品发布(现场答辩)——>软件上线(投融资会)
参加比赛，要确定题目的类型，参加比赛，你参加什么组别。有针对性的去训练。以小A为例：他参加是课工场赛题名称:基于深度学习的银行卡号识别系统，那么对于这个题，我们需要如何呢？
一、看这个题是什么需求，考点是什么？
这个题的思路是要求同学们使用基于深度学习的视觉识别技术，拓展现有的光学识别技术（OCR）来完成一个识别银行卡号的系统。
二、设计出来的软件会应用到什么场景？（需要考虑清楚）
场景一：手机支付绑定银行卡
微信支付或支付宝支付，均需提前绑定银行卡，通过扫一扫功能，扫描银行卡，自动识别卡号，进行后续的验证操作。
场景二：银行转账业务
银行进行业务前，都需要提供银行卡，扫描银行卡，进行卡号识别操作。
三、这道题还有什么硬性要求？（提出的要求一般也就是我们必备的知识及技能）
1.数据集处理
根据本赛题提供的数据集（共1084张卡号截图及标签）实现数据增强模块，将数据集中的每一张图片使用数据增强方式拓展为80张图片，为之后的图像识别训练提供充足的数据样本，并且该模块程序能够继续处理新加入的数据样本。
2、程序定位银行卡卡号
实现银行卡号文本的检测定位，此模块能够将拍摄的银行卡卡号部分检测出来，并截取相应部分供后续的识别模型使用（银行卡尽量充满图片，横向放置），能够读取放入到文件夹的银行卡图片。
3.程序实现银行卡号字符识别
此模块要求使用数据增强后的数据集训练字符识别模型，最终模型能够识别出赛题提供的测试银行卡卡号以及自拍的银行卡卡号。
4.采用GUI（图形用户界面）
提供良好的用户交互式界面实现。
5.程序源码要求结构清晰，模块区分较为明确，提供便于读者阅读的源码指南，及项目使用文档。
6.使用人工智能领域深度学习技术进行实现，提供文本检测模型、文本识别模型。
7.使用GPU(图形处理器)加速计算。
8.提供模型训练过程截图，模型测试指标信息。
四、开发时所需设备及设备指标是什么？（要严格遵守喽，小心白制作啊！）
1.推荐数据处理部分使用主流配置（i5及以上）电脑即可。
2.图片拍摄可使用移动设备。
五、评分标准是什么？做成什么样子才给分数？（这个直接影响你的成绩，小心再小心！）
评分标准：
（1）数据集处理模块15分；
（2）程序定位银行卡卡号模块15分；
（3）程序实现银行卡号字符识别15分；
（4）采用GUI（图形用户界面）15分；
（5）非功能性每一条建议5分，共20分；
（6）综合20分，系统最终达到的准确率、程序运行速度、界面友好度、代码规范性等。
以上，就是我一个旁观者针对课工场考题给出的比赛思路，不一定准确，不喜勿喷！突然想起那句话：什么时候开始才好？比“越早开始越好”更为切实的答案是“现在就开始”。

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