15、软件架构:设计的基石

软件架构:设计的基石

1. 软件架构是什么

软件架构有时也被称为高层设计,它就像建筑蓝图一样,是软件系统的顶层定义,但与建筑蓝图不同,软件架构更注重宏观层面,避免过多细节。它能让我们看到软件的基本内部结构和行为特征,主要有以下作用:
- 识别关键软件模块(组件、库等)。
- 确定哪些组件相互通信。
- 帮助识别和确定系统中所有重要接口的性质,明确各个子系统的正确角色和职责。

在一个没有规划架构的项目中,软件可能会变得混乱不堪,难以理解和维护。就像一个没有建筑师指导的项目,产生了大量无文档的软件,最终变成了一个难以处理的烂摊子。所以,在软件开发中,架构至关重要。

软件架构是将问题域映射到解决方案域的首次尝试,不同项目的架构需要解决的问题不同。例如,某些项目可能需要指定特定的硬件组件;分布式系统中,机器和处理器的数量以及工作分配可能是架构问题;架构也可能描述特定的算法或数据结构,但这种情况较少。不过,架构层面确定的信息越多,后续设计或实现阶段的灵活性就越小。

2. 软件架构的视角

在物理建筑中,我们会用不同的图纸来展示建筑的不同方面,如结构、布线、管道等。同样,在软件架构过程中,也有四种常见的视图:
- 概念视图 :有时也叫逻辑视图,展示系统的主要部分及其相互连接。
- 实现视图 :从实际实现模块的角度来看,可能与概念模型有所不同。
- 过程视图 :用于展示任务、进程和通信方面的动态结构,在高并发场景中很有用。
- 部署视图

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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