Rational Rose、PowerDesign、visio的对比介绍

本文对比了ROSE、PowerDesigner和VISIO三种工具的特点。ROSE专为UML建模设计,支持全面的软件开发流程;PowerDesigner起源于数据库建模,逐渐增加了对UML的支持;VISIO作为绘图工具,提供了广泛的图形描述能力。

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[color=red]ROSE[/color]是直接从UML发展而诞生的设计工具,它的出现就是为了对UML建模的支持,ROSE一开始没有对数据库端建模的支持,但是在现在的版本中已经加入数据库建模的功能。ROSE主要是在开发过程中的各种语义、模块、对象以及流程,状态等描述比较好,主要体现在能够从各个方面和角度来分析和设计,使软件的开发蓝图更清晰,内部结构更加明朗(但是它的结构仅仅对那些对掌握UML的开发人员,也就是说对客户了解系统的功能和流程等并不一定很有效),对系统的代码框架生成有很好的支持。但对数据库的开发管理和数据库端的迭代不是很好。
[color=red]PowerDesigner[/color]原来是对数据库建模而发展起来的一种数据库建模工具。直到7.0版才开始对面向对象的开发的支持,后来又引入了对UML的支持。但是由于PowerDesigner侧重不一样,所以它对数据库建模的支持很好,支持了能够看到的90%左右的数据库,对UML的建模使用到的各种图的支持比较滞后。但是在最近得到加强。所以使用它来进行UML开发的并不多,很多人都是用它来作为数据库的建模。如果使用UML分析,它的优点是生成代码时对Sybase的产品PowerBuilder的支持很好(其它UML建模工具则没有或者需要一定的插件),其他面向对象语言如 C++,Java,VB,C#等支持也不错。但是它好像继承了Sybase公司的一贯传统,对中国的市场不是很看看好,所以对中文的支持总是有这样或那样的问题。
[color=red]VISIO[/color]原来仅仅是一种画图工具,能够用来描述各种图形(从电路图到房屋结构图),也是到VISIO2000才开始引进软件分析设计功能到代码生成的全部功能,它可以说是目前最能够用图形方式来表达各种商业图形用途的工具(对软件开发中的UML支持仅仅是其中很少的一部分)。它跟微软的office产品的能够很好兼容。能够把图形直接复制或者内嵌到WORD的文档中。但是对于代码的生成更多是支持微软的产品如VB,VC++,MS SQL Server 等(这也是微软的传统),所以它可以说用于图形语义的描述比较方便,但是用于软件开发过程的迭代开发则有点牵强。
内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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