结合工程实践选题调研分析同类软件产品

我选的工程实践题目是：风格迁移应用开发和移植，在这里我选取了anaconda、pycharm和matlab作分析

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？
在anaconda中，开发者利用其完善的功能吸引了我成为他们的用户，在机器学习和深度学习中都使用较多，其中jupyter notebook的交互式功能对机器学习新手十分友好。
在pycharm中，安装简单、界面美观吸引了我成为其用户，在初学python时，起初是使用的自带的IDLE，但后来安装了pychram后就一直在使用，而且编程时候的自动填充功能实在是减轻了很多工作量，现在机器学习依旧在用。
在matlab中，计算机功能方面的确比不过前两者，但其在基础建模中的地位是依旧无可撼动的，丰富是数学公式库，简洁的交互式编程以及变量存储，都使得程序更加可视化，建模更加便捷直观。

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……）
anaconda、pycharm、matlab都是下载来的。

3、这些软件有Bug 么？⼜是如何更新新版本的？
有，在matlab的数据读取中时常会发生错误，此处存在一个bug，在pycharm中plt.plot画图包中无法很好的显示中文与数学符号。都是在线更新版本的，覆盖安装。

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？
随着人工智能的兴起与发展，面向机器学习和深度学习的编程软件持续出现，并形成竞争态势，特别是tensorflow开源后，更多人加入了机器学习与深度学习的行列，其发展趋势呈上升态。

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？
anaconda和pycharm对深度学习各类包的调用和显示都十分的直接方便，而matlab则是一个数学包的总集合，里面有丰富的数学建模工具，包括仿真在智能控制上的应用。这些与硬件对比，其处于上层且软件用户对硬件层是不可见的，硬件更倾向于数字电路以及二进制计算，而软件层通过对数据的一层一层解析处理，最后利用硬件简单的计算得到我们最终所要的效果。

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？）
anaconda和pycharm都是研究生阶段才使用的，因为当时才接触python，班主任翟建芳，下载破解版使用的；matlab第一次使用是在大二，班主任杨洁霞，在数学建模比赛上使用，也是用的破译版。

7、你是如何精通这类软件的？它给你什么好处，坏处？
anaconda和pycharm是因为人工智能学习的需要，matlab是数学建模竞赛上使用的。都让我学会了计算机脚本程序的编辑以及各种算法的灵活应用，坏处就是花了很长时间在熟悉软件上。

8、你现在还⽤它么，或者是同类软件的不同品牌，为何？
都还用，因为以及很习惯了，而且也满足我现在学习的需求。

9、这种软件再过10年，20年还会存在么，为什么？
还会存在，但是会改进很多，因为数学是长盛不衰的，而人工智能是基于数学上的计算机处理技术。