3、使用 DSM 和 NOV 评估方面模块化

使用 DSM 和 NOV 评估方面模块化

在软件开发中,模块的设计和优化至关重要。本文将围绕从 StoreLocator 衍生出的 WineryLocator 应用展开,详细介绍其设计演变过程、方面模块化的应用以及对模块依赖关系的影响,并通过净期权价值(NOV)进行定量分析。

1. WineryLocator 的初步设计

通过对 StoreLocator 进行拆分和替换操作,得到了 WineryLocator 的第一版。具体操作如下:
- 导入设计规则 :引入了 WineryFind Design Rules,以使用 WineryFind Web 服务提供的功能。
- 模块拆分 :将 StoreLocator 模块和 HttpSessionStoreLocator 模块进行拆分,产生了五个新参数。
- 模块替换与增强 :替换了应用控制器模块,并增加了新模块 searchWinery。

以下是具体的变更表格:
| StoreLocator (Old) | WineryLocator (New) | Changes |
| — | — | — |
| StoreLocator (F.1, P.6) | AddressLocator (F.3, P.8), WineryFinder (F.3, P.10), RouteMapHandler (F.3, P.11) | StoreLocator 模块的复合功能被拆分为定位起始地址、生成酒庄列表和生成地图与路线的功能。 |
| HttpSessionStore

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分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类回收系统。 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,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 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。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 MySQL数据库在维护数据完整性方面运用了多种策略,其中包括日志机制两阶段提交等手段。 接下来将深入阐述这些机制。 1. **日志机制** - **Redo Log**:重做日志记录了数据页内数据行的变更,存储的是更新后的数据。 它遵循预先写入日志的策略,确保在数据库非正常重启后可以恢复数据。 Redo log采用循环写入方式,其容量可以通过`innodb_log_file_size``innodb_log_files_in_group`参数进行调整。 日志首先被写入内存中的redo log buffer,随后根据`innodb_flush_log_at_trx_commit`参数的设定决定何时写入硬盘: - 当设置为0时,每分钟由后台进程执行一次刷新操作。 - 当设置为1时,每次事务完成时立即持久化到存储设备,提供最高级别的安全性,但可能会对运行效率造成影响。 - 当设置为2时,事务完成仅将日志写入日志文件,不强制执行磁盘刷新,由操作系统决定何时进行刷新,这样可能会在服务器异常时造成数据丢失。 - **Binlog**:二进制日志记录了所有更改数据库状态的操作,不包括查询展示类操作,主要用于数据恢复、复制审核。 Binlog存在Statement、RowMixed三种格式,其中Row格式因为记录了行级别变化,能够确保数据不丢失,因此被普遍推荐使用。 Binlog的写入过程与redo log相似,先写入binlog cache,然后在事务提交时写入binlog文件。 `sync_binlog`参数控制了binlog何时写入磁盘,其设定方式与`innodb_flush_log_at_t...
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