Structure Diagram

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模块结构图

2021-09-03Dien
强化学习曾小健
09-03 403
AUC 值被定义为 ROC 曲线先下方的面积，取之范围在(0,1)之间，ROC 曲线越靠近左上方 AUC 的值越大，预估模型的结果越好。 该模型框架是将两种模型进行联合训练，综合利用浅 层模型的记忆能力和深层模型的泛化能力，既能学习到线性特征又能学习到非线性特 征，实现单模型可以兼顾准确性和拓展性。 （1）Wide 模型 Wide 模型是广义线性模型，计算公式如式（3-1）所示： （3-1） 其中，y是线性模型的预测值，是输入模型的特征集合， 是 模型权重参数的矩阵，b为偏倚常量。输入特征不仅包含
软件工程学习（六）UML图标准译法、分类及使用
hankern的专栏
07-18 2068
UML各种图的中文译名，因为翻译的原因可能会有所不一样，如：Sequence Diagram和Timing Diagram有时候都会被译成“时序图”，这是最让人困扰的地方！Sequence Diagram 除了被译为顺序图，还有序列图的译法。UML各种概念在各种中文资料中可能会以不同的名词出现，给大家带来困惑。中国软件行业协会(CSIA)与日本UML建模推进协会(UMTP)共同在中国推动的UML专...
UML-组合结构图（Composite Structure Diagram）
qq_42985657的博客
01-21 789
组合结构图（Composite Structure Diagram）是UML（统一建模语言）2.0中新增的一种结构图，它提供了软件系统的逻辑视图，用于显示结构化分类器或协作的内部结构，包括部分（Parts）和连接器（Connectors）。
Encoder-Decoder-Attention structure diagram
qq_40574123的博客
11-25 360
红色的是同一变量
python结构模式图_Python设计模式 - UML - 组合结构图(Composite Structure Diagram)
weixin_42517963的博客
01-14 1035
简介组合结构图用来显示组合结构或部分系统的内部构造，包括类、接口、包、组件、端口和连接器等元素，是UML2.0的新增图。组合结构图侧重复合元素的方式展示系统内部结构，包括与其他系统的交互接口和通信端口，各部分的配置和协作，组件相关的服务，以及各服务之间的通信和调用。组合结构图建模步骤- 确定系统中的主要组合结构、重要类以及与外部的连接或调用关系- 分析主要组合结构在系统中所起的作用以及与系统中其他...
《火球——UML大战需求分析》(第1章 大话UML)——1.2 结构型的UML（Structure Diagram）
张传波（网名：Fireball，大大大火球）
09-01 4217
UML图分结构型和行为型两种图，本文将为你分享结构型（Structure Diagram）的UML图，让你在15分钟内就可以对类图（Class Diagram）、对象图（Object Diagram）构件图（Component Diagram）、部署图（Deployment Diagram）、包图（Package Diagram）有大致的认识，并且这知道这些图的用途。关于UML图的详细介绍，请继续留意后续文章，谢谢！
《火球——UML大战需求分析》(第1章 大话UML)——1.2 结构型的UML（Structure Diagram）...
weixin_30904593的博客
09-02 110
说明： 《火球——UML大战需求分析》是我撰写的一本关于需求分析及UML方面的书，我将会在优快云上为大家分享前面几章的内容，总字数在几万以上，图片有数十张。欢迎你按文章的序号顺序阅读，谢谢！本书已经在各大网上书城及书店销售，欢迎你的关注。 -----------------------------------------------------------------------------...
Understanding LSTM and its diagrams——理解 LSTM 及其图表
Together_CZ的博客
08-14 1052
Understanding LSTM and its diagrams——理解 LSTM 及其图表
【UML图】
严文文 Chris
11-13 1034
类图是UML中最常用的结构图之一，主要用于描述系统的静态结构，展示系统中类的定义以及它们之间的关系（如继承、关联、依赖等）。类（Class）：类名、属性、方法。关系关联（Association）：表示类之间的逻辑连接，通常用直线表示。继承（Inheritance）：表示一个类继承另一个类的属性和方法，用空心箭头表示。实现（Implementation）：表示一个类实现某个接口，用虚线和空心箭头表示。依赖（Dependency）：表示类之间的依赖关系，用带箭头的虚线表示。
Data Structure-Diagram
hackerdotcn的博客
10-05 382
基本概念 完全图（有向、无向） 任意两个顶点之间有边 （强）连通图、连通分量 任意两个顶点之间有路径 度、出度、入度、度与边的关系 存储结构邻接矩阵无向图邻接矩阵为对称阵。 有向图出度为某行之和，入度为某列之和。 网图不存在的边用无穷大表示。 稀疏图用邻接矩阵存储浪费空间。邻接表十字链表邻接多重表边集数组图的遍历
DHTMLX Diagram Pro Crack
控件与插件之大全
01-27 747
JavaScript Diagram Library DHTMLX Diagram library is a powerful component for generating any JavaScript diagrams you need in a few lines of code. Automatic layout and live editors will help you visualize complex data in a neat hierarchical structure. Li
maskrcnn detailed structure diagram
10-03
打开下面链接，直接免费下载资源： ...The model architecture involves dividing tasks into all categories. Mask R-CNN 是一种用于图像实例分割的深度学习模型。实例分割是一项视觉任务，旨在识别图像中每个感兴趣...
任务描述 本关考察将数据流图转换为模块结构图。为了完成本关任务，你需要掌握： 什么是模块结构图； 数据流图转换为模块结构图的流程。 相关知识 模块结构图 模块结构图（Module Structure Diagram, MSD）是用来表示系统的模块划分与层次分解关系，表示模块的调用关系、模块间数据流与控制流的传递关系以及模块与外界或数据存储的信息接口的规范化图形，是结构化系统设计的一种重要的图表描述工具。 组成元素 方框：内有名称，表示模块； 直线：表示上层模块对下层模块的调用； 尾部带空心圆的箭头：表示按方向传递的数据信息； 尾部带实心圆的箭头：表示按方向传递的控制信息。 作用 描述模块间参数交换情况、评价模块间耦合情况、确定模块间的接口。结构图一般不列入设计文档，只用于设计阶段检查模块设计的正确性和模块独立性。 变换设计 变换设计就是从变换型数据流图映射出软件模块结构的过程，也称以变换为中心的设计。 变换设计的基本方法有两步： 分解第一层模块结构，就是把整个变换分解成输入控制模块Ci、输出控制模块Co和变换中心控制模块Ct，由主控模块控制； 图1 变换设计 图2 变换设计 分别设计输入、输出和处理的下层模块结构，方法是：从变换中心边界向两侧移动，分别把输入通路和输出通路的每个处理映射成输入控制模块Ci和输出控制模块Co的下属模块。变换中心的下层模块，是把每个处理映射成变换中心控制模块Ct的一个直接下属模块。 图3 变换设计 事务设计 事务设计就是从事务型数据流图映射出软件模块结构的过程，也称为以事务为中心的设计。 事务设计的基本方法有两步： 建立主控模块、接收输入类型分析模块和事务调度模块； 图4 事务设计 分别设计输入类型分析模块和调度模块的下层模块结构。方法是：将输出的每条通路作为调度模块的一个判断分支，而输入类型分析模块的下层模块与变换设计类似。 图5 事务设计 图6 事务设计 闯关要求 案例介绍 网上商城订单系统具有如下功能流程： （1）顾客提交订单至订单管理系统审核，在系统审核完成后会向用户反馈订单状态。在订单入库后即为“提交成功、尚未审核”状态，此时更新 订单文件；订单管理员在后台浏览到顾客提交的订单（订单文件），在审核订单并确认订单信息有效后，将订单的状态更改为“订单已审核，尚未付款”，若未通过审核，则将“订单无效”信息发给顾客。 （2）若系统读取 货物库存文件，得知商品无货信息，则向管理员通知商品无货。 该系统的数据流图如下： 图7 订单系统数据流图 题目 本题中我们将该订单子系统看作为一个独立系统，请完成下述题目： 请分析该数据流图和案例描述，找出模块结构图的主模块，在 StarUML 中画出该主模块。请将文件保存至“/home/headless/Desktop/workspace/myshixun/模块结构图/submit/step_1/”目录下，文件命名为“step1.mdj”。 视频操作介绍 注意事项 案例描述中的加粗部分即是数据流图中的各种元素，请注意甄别。 使用桌面上的 StarUML 工具来进行作图。画模块结构图具体流程：打开软件 -> 点击 File -> 点击 New -> 在界面右侧的 Model Explorer 中右键点击 Model -> 点击 Add Diagram -> 点击 Data Flow Diagram -> 在界面左侧的 Data Flow 中即可看到绘图所需的元素。 由于 StarUML 中没有专门绘制模块结构图的工具，我们使用 Data Flow Diagram 中的元素来代替模块结构图所需元素。 开始你的任务吧，祝你成功！
11-13
main_module = analyze_data_flow_diagram() # 模拟使用 StarUML 绘制主模块 draw_main_module_in_staruml(main_module) # 模拟保存文件 save_file("/home/headless/Desktop/workspace/myshixun/模块结构图/...
sharding-jdbc示例代码
12-19
sharding-jdbc示例代码
ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
QPdfiumDemo
【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
12-19
本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
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