UML模型图

3).用例图:

描述一组用例、参与者以及它们之间的关系,其展示的是该系统在它的外面环境中所提供的外部可见服务。如下图

4).交互图:

包括序列图(顺序图)和协作图,两者对应,顺序图是强调消息时间顺序,有对象生命线和控制焦点。协作图是强调接收和发送消息的对象的结构组织,有路径和顺序号。如下图

4.1). 序列图:

4.2). 协作图:

5). 状态图:

展示了一个状态机,由状态、转换、事件和活动组成。强调事件行为的顺序。如下图

6). 活动图:

是一种特殊的状态图,实现一个活动到另一个活动的流程。如下图

 

7). 构件图

构件图展示一组构件之间的组织和依赖关系,并以全局的模型展示出来。

8). 部署图:

部署图是构件的配置及描述系统如何在硬件上部署。如下图

 

本教程由尚硅谷教育大数据研究院出品,如需转载请注明来源。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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