ATM实验二

ATM实验二

用况图


用况事件描述(举例):

1.存款

1.1简述 
这个用例是描述客户存钱的动作。 
1.2
参与者 
客户。 
1.3
前置条件 
ATM系统处于登录成功状态。 
1.4事件流 
1.4.1基本流
 
客户登录成功之后选择存款功能,用例开始。系统提示放入钞票,客户放入钞票。 
系统验证钞票数量,返还不能识别的钞票,可以识别的钞票数额增加进账户中,系统显示继续存款、打印凭条(可选流1.4.2.1)取卡(可选流1.4.2.2。 
1.4.2
可选流 
1.4.2.1打印凭条
 
系统打印出凭条给客户,并返回到功能选择界面。 
1.4.2.2
取卡 
系统返还银行卡,并返回初始界面。 
1.5
特别要求 
无。 
1.6
后置条件 
存款完成后,系统提供继续存款选项和打印凭条选项。
1.7
注释 
无。

2.取款

2.1简述 
这个用例是描述客户到ATM上取钱的动作。 
2.2
参与者 
客户。 

2.3前置条件 
ATM
系统处于登录成功状态。 
2.4
事件流 
2.4.1基本流
 
客户登录成功之后选择取款功能,用例开始。系统提示输入金额,客户输入金额。 
系统给客户等金额的钞票,并从账户中扣除相等金额。系统显示继续取款、打印凭条(可选流2.4.2.1)取卡(可选流2.4.2.2

2.4.2 可选流 
2.4.2.1
打印凭条
 
系统打印出凭条给客户,并返回到功能选择界面。 
2.4.2.2
取卡 
系统返还银行卡,并返回初始界面。 

2.5特别要求 
无。 
2.6
后置条件 
取款完成后,系统提供继续取款选项和打印凭条选项。
2.7
注释 
无。

实验一链接:

https://blog.youkuaiyun.com/bamboopander/article/details/80114890


植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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