博客搬家至此

最新推荐文章于 2018-11-01 14:10:58 发布
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作者回忆起多年前初次遇见JavaEye时的情景，并分享了自己今年将博客从CCW迁移至此的经历。
我记得几年前看见过JavaEye，那时候还很不起眼，不过今年感觉发展很快，索性将博客从CCW搬了过来。
OO系统设计师之路--分析模型系列（1）--什么是分析模型 [从老博客搬家至此]
咖啡小驻
10-18 1万+
分析模型是高层次的系统视图，在语义上，分析类不代表最终的实现。它是计算机系统元素的高层抽象。 笔者认为分析模型正是OO设计的核心，而设计类只是OO的实现手段。 分析模型是MVC模式的经典应用。对比分析类的名称，MVC模式，读者应该能够发现分析类在OO和商业目标中精妙的对应关系：人，事，物，规则--actor,boundary,engity,control。这就是为什么笔者说分析模型是OO设计的核心。
OO系统设计师之路--设计模型系列(1)--软件架构和软件框架[从老博客搬家至此]
热门推荐
咖啡小驻
10-18 1万+
软件架构是一种思想，一个系统蓝图，对软件结构组成的规划和职责设定。而软件框架是一个实现，一个半成品，是针对一个特定问题的解决方案和辅助工具。
2017年6月1日由新浪博客搬家至此
Rgazer的博客
08-19 1816
大家会看到在2017年前的博客，排版不好，内容不全，而且有很多的图片缺失。 原因就是，我从新浪博客搬家至此，网络自动抓取时，无法抓取全部内容。我也难以一一维护之前的博客内容，若对之前博客感兴趣，欢迎移步我的新浪博客： Rgazer的新浪博客
我的技术博客搬家至此
Neil
03-29 378
虽然教育网上优快云异常的慢，但介于ChinaUnix实在不稳定，还是毅然决定将博客搬至此地。以后在此安家啦~~
OO系统设计师之路--分析模型系列(2)--怎样做分析模型 [从老博客搬家至此]
weixin_30244889的博客
10-18 107
上一篇笔者阐述了什么是分析模型，我们为什么要使用分析模型，分析模型能给我们带来什么。这一篇来讨论怎么做分析模型。 开篇之前先说点题外话。笔者不厌其烦地一次次提到需求的可追溯性，是因为软件工程比UML更重要更本质。笔者自己在学习UML过程中，曾经也非常迷惑而不得要领，这么多UML元素，每个都有其特定的含义，RUP中定义了更多更复杂的流程，模板，工具...虽然读了很多资料，却始终感觉UML...
OO系统设计师之路--分析模型系列(3)--分析模型的调整和优化[从老博客搬家至此]
咖啡小驻
10-18 9150
草图代表了需求的实现，是一个细节的表露。接下来的优化的调整，就以此为基础。主要的输入：草图，系统架构，业务规则，补充用例规约，系统原型。主要的输出：调整后的分析模型，子系统，组件视图和部署视图（针对分布式应用而言）
OO系统设计师之路--设计模型系列(1)--软件架构和软件框架[从老博客搬家至此]...
weixin_30650039的博客
10-18 76
这一篇讲软件架构和软件框架在UML设计过程中所起的作用。本系列文章不是专门讨论软件架构和软件框架的，所以不会深入讲怎么做软件架构和软件框架。另一个原因是笔者尚无这个自信能够在这里班门弄斧讲软件架构。之所以要讲，是因为在设计过程中，设计类必然会受到软件架构和框架的约束。从分析类到设计类，软件架构和框架是不得不考虑的一个重要因素。 软件架构和软件框架是一回事儿吗？相信有相当一部分人搞不清楚这...
OO系统设计师之路--分析模型系列(3)--分析模型的调整和优化[从老博客搬家至此]...
weixin_30613727的博客
10-18 79
这一篇拖了很长时间，除了懒之外，另一个主要原因是一直找不到思路。想归纳一下自己的设计经验，找到一个相对容易学习的办法，结果总是不得要领。终于不得不承认设计工作是一项创造性的工作，是没有办法用什么固定的流程，普适的方法来完成的。除了知识和经验之外，个人的悟性恐怕也是影响设计好坏的原因之一。这篇文章写得很费劲，发现归纳出与具体需求无关的通用的一些方法真的很困难。相信对读者来说这篇恐怕是到目前为...
博客搬家系列（六）-爬取今日头条文章
rico_zhou的博客
11-01 4495
博客搬家系列（六）-爬取今日头条文章 一.前情回顾  博客搬家系列（一）-简介：https://blog.youkuaiyun.com/rico_zhou/article/details/83619152  博客搬家系列（二）-爬取优快云博客：https://blog.youkuaiyun.com/rico_zhou/article/details/83619509  博客搬家系列（三）-爬取博客园博客：htt...
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内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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