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。
[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。
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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