MDA之PIM-3定义静态结构

本文介绍了如何使用类图表达系统的静态结构,包括关联、泛化、聚合和组合四种关系,并探讨了它们之间的区别与联系。

定义静态结构
1. 概要
  在PIM-3中系统分析员用类图来表达系统内部的静态结构。系统具备稳定且具有弹性
的静态结构,才能够顺应需求变更,迅速支撑多样化的系统用例。之后,类图可能通过设
计师之手,进行调整,并且成为程序员最关切的设计图之一,PIM-2的状态图和PIM-4的
序列图,对PIM-3的类图,有不可或缺的贡献。
2. 关系
2.1 关联关系
判断类与类之间是否有关联关系:
  1在企业领域的专业概念里,两种对象之间有一种固定不变且需要保存的静态关系
  2在信息化时,系统会溢洪道这些静态关系,而且必须将他们存到数据库。

2.2 泛化关系
判断类与类是否有泛化关系:
 1.特殊对象必须是“是一种”一般对象。
 2.有部分通用的属性与操作,也有部分独有的属性和操作。


2.3 聚合关系
   聚合关系是一种特殊的关联关系,所以它继承了关联关系的特质,而且还独有“整体-
部分”的特质。简言之,聚合关系两端的对象,具有whole-part的关系
2.4 组合关系
   组合关系是一种特殊的聚合关系,所以说它继承了关联关系,以及聚合关系的“整体-
部分”的特质,还独有全然拥有Part对象的特质。
3. 示例
 

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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