根据契约进行分析--录像店案例研究03

缩略语

如果我们针对同一类型采用相同的描述方法和变量(如果需要,可以用x1、x2… …),阅读模型就会更容易。
类型 变量
Copy(拷贝) c
Duration(期限) d
Fine(罚金) f
Member(会员) m
Notice(通知) n
Payment(支付) p
Rental(出租) r
Reservation(预订) v
Title(标题) t
VideoStore(录像店) vs

类型模型

接下来,类型模型并非在核心建模开始就进行。许多细节是在其它模型建立过程中出现的,如状态模型、不变性和操作说明。

在此,有些实例有助于说明模型为什么会是这样。

当一盘录像带返还并且有该录像带的预订,这个拷贝就会保留,然后通知预订该录像带的会员,告诉他可以租想要的录像带。因为我们只是为核心建模,所以如何给会员发通知超出了我们的研究范畴。在核心模型中,我们建立一个“通知”对象,留给其它领域考察核心并进行实现,比如,打印一封信。

有许多联想可以帮助我们谈论录像带拷贝保留以及针对预订出租。回忆一下出现在模型中事物的规范,实际项目中的人来确定这些事物。例如,如果我们的客户提到为特定的预订保留录像带,我们必须认真地考虑如何建模。我们必须仔细区分是针对每一个拷贝还是针对同一影片的一组拷贝进行预约保留。第一种情况(每一个拷贝进行预约保留)在没有计算机的情况下容易管理,(也就是说,将每个拷贝编个号,并且说明谁持有它即可)。第二种情况(同一影片的所有拷贝可以进行预约保留)需要计算机支持,拷贝可以放在按标题顺序的保留区中,计算机可以确定一个会员是否可以租借该影片的一个拷贝。

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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