初学UML


       UML(Unified Modeling Language)又称统一建模语言或标准建模语言。这里的建模指的是将要做的系统的架构用图形的方式把框架画出来,UML并不是一种类似java或c的计算机语言,而是一种利用画图工具(rational rose等)把图画出来,因为画出来的图形都是用一些不同的图标给组件起来的,不同的图标代表不同的含义,所以必须知道这些图标的人才能看懂,这样就把它类似java那种计算机语言一样给当作某种语言来看待了。

       UML最核心的东西就是UML的九种图形,这些图形分别从不同的角度去描述要开发的系统,既然是不同的角度去描述,那么每一种图就会有适合的人群去看,这些人有用户、开发人员、测试人员、分析人员、项目经理、老板等等。也许有时候开发一个小型的系统你会觉得没必要做太多准备,拿来就开始敲代码,但是你是否想过如果开发一个特别大型且复杂的系统的话,那就要画这样的图和做各种准备了!

       UML中的九种图如下:

刚开始接触UML的人非常想知道这是什么意思,正如上述和上图,而着手去画的人最想问的是“图怎么画啊?”,其实意思就是图里都有什么元素,他们之间什么关系?也许再可爱点的问题会是画图工具在哪?其实你可以搜一下“rational rose 使用教程”,这里就不再赘述了!下面则是对这些图的细化:

1.用例图:

     元素:角色、关系、用例、子系统

     作用:用例之间的关系,扩展关系是指用例功能的延伸,相当于为基础用例提供一个附加功能

2.类图:

     元素:类、关系、接口等

     作用:是描述类、接口、协作以及它们之间关系的图,用来显示系统中各个类的静态结构。

3.对象图:

     注意:rationl nrose中不能直接创建对象图,但是可以利用协作图来创建对象图

     元素:跟协作图类似

     作用:对象图只有名称和属性,表示的是某时刻的一种状态,所以属性需要赋上实际的值

4.状态图:

     元素:状态、转移、动作、自身转移、组合状态、进入节点、退出节点、历史状态、并发状态

     作用:主要用于描述一个对象在其生存期间的动态行为,表现为一个对象所经历的状态序列,引起状态转移的事件(Event),以及因状态转移而伴随的动作(Action)。

5.活动图:

     元素:活动状态图,动作状态,动作状态约束,动作流,开始节点,终止节点,对象,数据库存储对象,对象流,分支与合并,分叉与汇合,异常处理,活动中断区域,泳道

    作用:它描述活动的顺序,展现从一个活动到另一个活动的控制流。活动图在本质上是一种流程图。活动图着重表现从一个活动到另一个活动的控制流,是内部处理驱动的流程。

6.协作图:

     元素:活动者 ,对象,连接,消息

     作用:强调的是发送消息和接受消息的对象之间的结构

7.时序图:

     元素:对象,生命线,控制焦点消息

     作用:显示对象之间交互的图,这些对象是按时间顺序排序的 顺序图显示参与交互的对象及其对象之间消息交互的顺序

8.组件图:

     元素:组件、依赖、接口、实现

     作用:描述系统各组件间的结构关系

9.部署图:

     元素:节点、节点实例、节点类型、连接、物件、节点容器

     作用:部署图描述的是系统运行时的结构,展示了硬件的配置及其软件如何部署到网络结构中。 一个系统模型只有一个部署图,部署图通常用来帮助理解分布式系统。




标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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