UML参考手册 第二部分 基 本 概 念 第9章 物 理 视 图

1、统一建模语言(UML):全面指南与应用解析 本文是一篇关于统一建模语言(UML)的全面指南,详细介绍了UML的基本概念、发展历程、核心建模原则及其在软件开发中的应用。文章内容涵盖UML的历史背景、学习目标、适用人群、建模技巧以及常见问题的解决方法,旨在帮助读者掌握UML的核心知识并在实际项目中灵活运用。此外,文章还通过示例和图表直观展示了UML在需求分析、系统设计、实现与测试等阶段的具体应用,为开发者提供了一站式的学习与实践参考。 阅读详情
UML参考手册 

 第二部分 基 本 概 念  

第9章 物 理 视 图

9.1 概述
  系统模型的大部分内容反映了系统的逻辑和设计方面的信息,并且独立于系统的最终实现单元。然而,为了可重用性和可操作性的目的,系统实现方面的信息也很重要。UML使用两种视图来表示实现单元:实现视图和部署视图。
  实现视图将系统中可重用的块包装成具有可替代性的物理单元,这些单元被称为构件。实现视图用构件及构件间的接口和依赖关系来表示设计元素(例如类)的具体实现。构件是系统高层的可重用的组成部件。
部署视图表示运行时的计算资源(如计算机及它们之间的连接)的物理布置。这些运行资源被称作节点。在运行时,节点包含构件和对象。构件和对象的分配可以是静态的,它们也可以在节点间迁移。如果含有依赖关系的构件实例放置在不同节点上,部署视图可以展示出执行过程中的瓶颈。
9.2 构件
  构件是定义了良好接口的物理实现单元,它是系统中可替换的部分。每个构件体现了系统设计中特定类的实现。良好定义的构件不直接依赖于其他构件而依赖于构件所支持的接口。在这种情况下,系统中的一个构件可以被支持正确接口的其他构件所替代。
  构件具有它们支持的接口和需要从其他构件得到的接口。接口是被软件或硬件所支持的一个操作集。通过使用命名的接口,可以避免在系统中各个构件之间直接发生依赖关系,有利于新构件的替换。构件视图展示了构件间相互依赖的网络结构。构件视图可以表示成两种形式,一种是含有依赖关系的可用构件(构件库)的集合,它是构造系统的物理组织单元。它也可以表示为一个配置好的系统,用来建造它的构件已被选出。在这种形式中,每个构件与给它提供服务的其他构件连接,这些连接必须与构件的接口要求相符合。
  构件用一边有两个小矩形的一个长方形表示,它可以用实线与代表构件接口的圆圈相连(如图9-1)。
  构件图表示了构件之间的依赖关系(如图9-2)。每个构件实现(支持)一些接口,并使用另一些接口。如果构件间的依赖关系与接口有关,那么构件可以被具有同样接口的其他构件替代。
图9-1 带接口构件
图9-2 构件图
9.3 节点
  节点是表示计算资源的运行时的物理对象,通常具有内存和处理能力。节点可能具有用来辨别各种资源的构造型,如CPU、设备和内存等。节点可以包含对象和构件实例。
图9-3 部署图
  节点用带有节点名称的立方体表示,可以具有分类(可选)(如图9-3)。
  节点间的关联代表通信路径。关联有用来辨别不同路径的构造型。
  节点也有泛化关系,将节点的一般描述与具体的特例联系起来。
  对象在节点内的存在用嵌套在节点符号内的对象符号来表示。如果这样的表示不方便,对象符号可以包含表示它所在节点名称的location标签。节点间对象或构件实例的迁移也可以表示出来。

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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