用 例 随 想

作者初用UML做软件,分享与用例打交道的随想。多次做用例后,认识到其重要性。强调用例核心是用例规范,需通俗易懂。还讨论了用例划分粒度,指出用例规范最难且重要,并总结其应包含的内容及需达到的目标和考虑顺序。

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    我是才开始接触UML才开始使用这个东西做软件,根本没有资格谈什么是用例之类的,在此只是表达下自己和用例打交道的随想。

 

对一个模块反复做了6次(就是一个东西返工了6次)用例后,真是有了感受。首先是枯燥,最后是烦,再到后来的阶段就觉得用例重要,这是项目开始的第一步,如果做的不好、不完善会给整个项目难以估计的影响。

 

用例不只是一个椭圆和里面的几个文字,椭圆是用例的标识,文字是用例的名字(标题),这体现对一系列动作序列起的标题,用例最核心的应该是用例规范,如果只看这几个圈和仅有的几个字,很难在下一步分析的时候产生分析对象,特别是团队开发的时候,通俗易懂的用例规范是必须的,用例规范不是写给自己看的,是要给其他人看懂。

按步骤来,我们先讨论用例划分的粒度,到底一个用例的范围有多大?这没有一个标准,根据软件来定,用例的划分至少要能体现软件的主要功能。我是这样理解的用例是对一些交互动作序列的归纳和抽象,这些动作是相关性非常强的,而且还有主要交互动作和次要交互动作,这时候次要的交互动作序列就没有必要再划分出一个用例,或者是成为一个和次用例有extend的关系扩展用例,到底划分与否要看这些动作序列的内聚关系(相关性)。

 

用例规范是我主要想说的,划分用例并不难,实践几次后基本就能掌握,最难、最烦、最需要耐心的是用例规范。什么是用例规范?我的理解是:对一个用例的说明。我们下一步做分析的时候大部分信息从用例规范中获得,另外从需求规格说明说中获得,还有软件使用说明书也从用例规范中生成,一般的规律是从摘要描述中获得对象的属性,从事件流中获得方法。所以用例规范相当重要,而且一般很难用几个字就可以描述清楚,如果用例规范字数很少,那做用例的人不是偷懒就是还不了解什么是用例。

以下是我对用例规范应该包括的内容的总结:

l         摘要:

l         参考:

l         前置条件:

l         事件流:

l         后置条件:

l         结果:

其中摘要和事件流是必不可少的,其他可以看情况而定,可以省略。

 

对用例规范需要达到的目标和考虑顺序的总结:

1、列用例涉及到的相关信息

2、对需要的相关信息说明(细节)

3、对事件进行抽象

4、对具体的事件进行说明

5、分析前提条件,和结果

 

Think Over!再也不想加班写用例。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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