UML概述

UML是一种用于软件系统设计的形式化语言,通过多种图示如类图、序列图等来描述软件架构和行为。本文介绍了UML2.0中包含的13种主要图示,并解释了每种图示的应用场景。
Unified Modeling Language 统一建模语言

UML是专门用来进行软件系统设计和架构建模的一门形式化语言。UML通过各种图示记录了对象、行为、属性、合作关系和关联。这些图示展示了软件系统的方方面面。例如,类图记录了软件系统里的类以及它们的交互关系。虽然类图是静态的,但序列图却可以动态地记录软件系统的元素之间的交互顺序。这些图示(例如类图和序列图)都是必不可少的。UML 2.0定义了13种图示:

活动图 活动图可以是概念上的,也可以是功能上的。这种图模型化了一个复杂的用例或者应用逻辑。

类图 类图列出了软件系统中的类。并且为每一个类详细注明了行为、属性和关系。

通信图 通信图描述了软件系统的动态部分。它记录了类在合作完成一项任务时所传递的消息(也就是通信)。

组件图 组件图描述了子系统或者组件组别之间的关系。它提供了一个对软件系统的总览。

复合结构图 复合结构图展示了一个分类器的内部架构。这个图由很多元素组成,例如部件、合作关系、还有端口。部件表示了分类器的组成。合作关系定义了贯穿部件以及分类器周围的行为。而端口则表示了一个部件所暴露出来的依赖,或是从外部环境引入的依赖。

部署图 部署图展示了要部署一个软件系统所必须的硬件配置,包括对硬件架构和软件系统之间的关系定义。

交互概述图 交互概述图是由活动图所衍生出来的,但是它显示了来自不同交互流的概览。在活动图里,交互概述图通常都是用节点来表示的。

对象图 对象图描述了软件系统在某个特定时刻,对象实例之间的关系。你还可以显示每个实例的状态快照。

包图 包图通过将相关的分类器组织在一起展示了一个对软件系统的总览。任何组别之间的关系和依赖都会在这个图里描述出来。

序列图 序列图是一个动态的图示,它展示了软件系统或者其子系统里消息的逻辑流。这可能是最重要也是最常用的图示之一。

状态机图 状态机图是一个动态的图示,它描述了状态和行为的汇集。这个图示根据在某一时刻特定对象实例的状态展示了软件系统的行为。

时间图时间图描绘了时间线上一个或多个对象实例的行为和状态变化的结果。

用例图用例图展示了参与者和用例之间的关系。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 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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