10 月 23 日课堂作业: 目标模型

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1. 选题的目标描述和目标树模型

顶层目标

顶层目标: 开发一个本地优先的图形学实验跟踪与管理工具，满足计算机图形学和机器学习研究人员在本地环境中进行高效、可靠的实验管理需求。

目标树模型

顶层目标: 开发本地优先的图形学实验跟踪与管理工具
├── 子目标 1: 实现本地优先的数据存储与管理
│   ├── 子目标 1.1: 设计和实现高效的本地存储引擎
│   ├── 子目标 1.2: 采用智能存储策略，避免数据冗余
│   └── 子目标 1.3: 支持增量存储和版本控制
├── 子目标 2: 确保实验的可重复性
│   ├── 子目标 2.1: 开发实验环境记录和管理模块
│   ├── 子目标 2.2: 支持实验环境的自动复现
│   └── 子目标 2.3: 提供实验环境配置的可视化工具
├── 子目标 3: 实现实验结果的详细记录与可视化
│   ├── 子目标 3.1: 开发实验结果记录模块
│   ├── 子目标 3.2: 提供丰富的可视化工具
│   └── 子目标 3.3: 支持实验结果的导出和共享
├── 子目标 4: 实现依赖检测与自动重计算
│   ├── 子目标 4.1: 开发依赖检测模块
│   ├── 子目标 4.2: 自动识别实验步骤的依赖关系
│   └── 子目标 4.3: 仅在相关代码或数据修改时触发重计算
├── 子目标 5: 实现存储优化与版本控制
│   ├── 子目标 5.1: 设计和实现智能存储策略
│   ├── 子目标 5.2: 避免重复存储相同的数据和代码
│   └── 子目标 5.3: 支持增量存储和版本控制
└── 子目标 6: 实现扩展性与兼容性
    ├── 子目标 6.1: 支持主流的图形学和机器学习框架
    ├── 子目标 6.2: 提供插件机制
    └── 子目标 6.3: 开发插件开发工具包 (SDK)

2. 目标树分解到每个叶节点对应的具体研究步骤或设计方案

子目标 1: 实现本地优先的数据存储与管理

子目标 1.1: 设计和实现高效的本地存储引擎

• 研究步骤: 调研现有的本地存储技术，选择适合的存储方案（如 SQLite、LMDB 等），设计和实现存储引擎的核心功能，包括数据读写、索引和查询优化。
• 设计方案: 采用多层存储架构，底层使用高效的 KV 存储引擎（如 LMDB），上层实现数据索引和查询优化，确保高性能和低延迟。

子目标 1.2: 采用智能存储策略，避免数据冗余

• 研究步骤: 研究数据去重和压缩算法，设计和实现智能存储策略，确保相同数据只存储一次，减少存储空间占用。
• 设计方案: 使用哈希算法对数据进行去重，结合压缩算法（如 LZ4、Zstandard）对数据进行压缩，减少存储空间。

子目标 1.3: 支持增量存储和版本控制

• 研究步骤: 研究版本控制和增量存储技术，设计和实现版本管理模块，支持数据的增量存储和历史版本的回滚。
• 设计方案: 采用 Git 的版本控制思想，记录数据的每次修改，支持增量存储和版本回滚，确保历史数据的可追溯性。

子目标 2: 确保实验的可重复性

子目标 2.1: 开发实验环境记录和管理模块

• 研究步骤: 设计和实现实验环境记录和管理模块，记录实验所需的代码、数据、模型、参数和环境配置。
• 设计方案: 使用配置文件和元数据记录实验环境信息，支持多种编程语言和机器学习框架，确保实验环境的完整记录。

子目标 2.2: 支持实验环境的自动复现

• 研究步骤: 研究实验环境复现技术，设计和实现自动复现模块，确保实验环境的一致性和可重复性。
• 设计方案: 使用容器技术（如 Docker）或虚拟环境（如 conda）自动复现实验环境，确保实验环境的一致性。

子目标 2.3: 提供实验环境配置的可视化工具

• 研究步骤: 设计和实现实验环境配置的可视化工具，方便用户查看和修改实验环境配置。
• 设计方案: 使用 Web 界面或桌面应用程序，提供实验环境配置的可视化编辑功能，支持多种配置文件格式（如 YAML、JSON）。

子目标 3: 实现实验结果的详细记录与可视化

子目标 3.1: 开发实验结果记录模块

• 研究步骤: 设计和实现实验结果记录模块，详细记录实验的评估指标、图表、性能可视化、3D 模型等。
• 设计方案: 使用数据库或文件系统记录实验结果，支持多种数据类型和格式，确保实验结果的完整记录。

子目标 3.2: 提供丰富的可视化工具

• 研究步骤: 研究和选择合适的可视化工具和库，设计和实现可视化模块，支持多种数据类型和格式的可视化。
• 设计方案: 使用 Matplotlib、Plotly、VTK 等可视化库，提供丰富的图表和 3D 模型可视化功能，支持多种数据类型和格式。

子目标 3.3: 支持实验结果的导出和共享

• 研究步骤: 设计和实现实验结果导出和共享功能，支持多种导出格式和共享方式。
• 设计方案: 支持实验结果导出为 PDF、HTML、CSV 等格式，支持通过 Web 界面或 API 共享实验结果。

子目标 4: 实现依赖检测与自动重计算

子目标 4.1: 开发依赖检测模块

• 研究步骤: 研究依赖检测算法，设计和实现依赖检测模块，自动识别实验步骤的依赖关系。
• 设计方案: 使用静态分析和动态分析技术，自动识别代码和数据的依赖关系，支持复杂的实验流程和多步骤依赖关系。

子目标 4.2: 自动识别实验步骤的依赖关系

• 研究步骤: 设计和实现依赖关系识别算法，自动识别实验步骤的依赖关系，确保依赖关系的准确性。
• 设计方案: 使用图算法（如 DAG）识别实验步骤的依赖关系，支持多步骤依赖关系的自动识别。

子目标 4.3: 仅在相关代码或数据修改时触发重计算

• 研究步骤: 设计和实现自动重计算模块，仅在相关代码或数据修改时触发重计算，避免不必要的重复计算。
• 设计方案: 使用依赖关系图，自动检测代码和数据的修改，仅在相关代码或数据修改时触发重计算，提高实验效率。

子目标 5: 实现存储优化与版本控制

子目标 5.1: 设计和实现智能存储策略

• 研究步骤: 研究存储优化技术，设计和实现智能存储策略，避免重复存储相同的数据和代码。
• 设计方案: 使用哈希算法和压缩算法，避免重复存储相同的数据和代码，节约存储空间。

子目标 5.2: 避免重复存储相同的数据和代码

• 研究步骤: 设计和实现数据去重和代码去重模块，确保相同数据和代码只存储一次。
• 设计方案: 使用哈希算法对数据和代码进行去重，确保相同数据和代码只存储一次，减少存储空间占用。

子目标 5.3: 支持增量存储和版本控制

• 研究步骤: 研究和实现增量存储和版本控制技术，支持数据的增量存储和历史版本的回滚。
• 设计方案: 使用 Git 的版本控制思想，记录数据的每次修改，支持增量存储和版本回滚，确保历史数据的可追溯性。

子目标 6: 实现扩展性与兼容性

子目标 6.1: 支持主流的图形学和机器学习框架

• 研究步骤: 调研主流的图形学和机器学习框架，设计和实现框架支持模块，确保工具与主流框架的兼容性。
• 设计方案: 支持 PyTorch、Jax、VTK 等主流图形学和机器学习框架，提供框架集成接口，确保工具与主流框架的兼容性。

子目标 6.2: 提供插件机制

• 研究步骤: 设计和实现插件机制，方便用户根据需求扩展工具的功能。
• 设计方案: 使用插件架构，提供插件开发接口和插件管理工具，方便用户开发和使用插件，扩展工具的功能。

子目标 6.3: 开发插件开发工具包 (SDK)

• 研究步骤: 设计和实现插件开发工具包 (SDK)，提供插件开发所需的 API 和工具，方便用户开发自定义插件。
• 设计方案: 提供插件开发文档和示例代码，支持多种编程语言和开发环境，方便用户开发自定义插件。

总结

通过上述目标树的分解和具体研究步骤或设计方案的定义，本项目将逐步实现一个本地优先的图形学实验跟踪与管理工具，满足计算机图形学和机器学习研究人员在本地环境中进行高效、可靠的实验管理需求。每个子目标对应的具体研究步骤或设计方案，确保了项目的可操作性和可实现性。