23、面向对象分析与设计的实践指南

面向对象分析与设计的实践指南

1. 学习目标与开发周期

在软件开发中,我们可以从面向对象的视角学习如何分析问题、设计程序,以及运用 C++ 语法实现设计目标,同时注重程序的可复用性和可扩展性。

开发周期方面,常见的瀑布技术中,设计师确定程序功能,架构师规划程序构建方式和使用的类,程序员负责实现。但这种技术并不适合编写优秀程序,因为在编程过程中,已完成部分和待完成部分之间存在必要且自然的反馈循环。而且,编程前需完成的设计量取决于程序规模,复杂项目需要更完善的架构。

2. 模拟报警系统

2.1 问题描述

假设要模拟一个房屋的报警系统。该房屋有四个卧室、一个地下室和一个地下车库。楼下各房间窗户数量不同,楼上卧室除主卧有四个窗户,其余各有两个窗户,地下室有四个半窗户,车库有一个窗户。房屋正常通过前门进入,厨房有滑动玻璃门,车库有三个门,后院还有一个地窖门。所有门窗都有警报,每个电话和主卧床边有紧急按钮,庭院也有警报且经过校准,不会被小动物或鸟类触发。地下室的中央警报系统在警报触发时会发出警告声,若未在规定时间内解除警报则会报警,按下紧急按钮也会立即报警。此外,警报系统还与火灾和烟雾探测器以及洒水系统相连,具备容错能力、内部备用电源,并装在防火箱中。

2.2 概念化阶段

此阶段需理解客户使用该程序的期望,思考程序能解答的问题,如传感器损坏多久会被发现、是否有办法在不报警的情况下绕过窗户警报等。同时,要明确程序内外的界限,例如模拟中是否包含警方,实际房屋警报的控制是否在系统内。

2.3 分析与需求阶段

概念化阶段之后是分析阶段,作为面向对象编程分析师,要帮助

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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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。
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