problem space, solution space

本文探讨了面向对象编程中问题空间(ProblemSpace)与解决方案空间(SolutionSpace)的概念,解释了两者分别代表业务需求与技术实现的关系,及在软件工程中的作用。

Problem space, Solution space的理解。

今天看 think in java 的时候,感觉下面这句话很抽象,似懂非懂。就查了相关资料,现记录如下。
Indeed, one of the challenges of object-oriented programming is to create a one-to-one mapping between the elements in the problem space and objects in the solution space.

先解释下 problem space 和 solution space:
problem space: 问题空间,简单理解就是当前环境下业务所面临的一系列问题和背后的需求。
solution space: 解决方案空间, 则是针对问题空间的解决方案,它思考的是如何设计实现软件系统以解决这些问题,它属于工程设计实施阶段,通常是技术专家主导的解决方案设计和实现。

句子翻译如下:
实际上,面向对象编程的挑战之一是创建问题空间元素(需求)和解决方案空间的对象(代码设计实现)。

如有错误,还望指正。谢谢

参考文章 http://www.sohu.com/a/152164052_467759

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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