【SSAD】Lesson 7 Homework

本文解析了SSAD第七课的作业任务,包括领域建模和数据库建模两大部分。领域建模部分介绍了如何使用UMLet构建领域模型,并解释了实体与中介实体的区别;数据库建模部分详细说明了E-R模型的构建过程,使用PowerDesigner或OpenSystemArchitect进行建模,并给出了MySQL物理数据库的创建脚本。

【SSAD】Lesson 7 Homework

@(SSAD)

1、 领域建模

a. 阅读 Asg_RH 文档,按用例构建领域模型。按 Task2 要求,请使用工具 UMLet,截图格式务必是 png 并控制尺寸说明:请不要受 PCMEF 层次结构影响。你需要识别实体(E)和 中介实体(M,也称状态实体)。
在单页面应用(如 vue)中,E 一般与数据库构建有关, M 一般与 store 模式 有关。
在 java web 应用中,E 一般与数据库构建有关, M 一般与 session 有关。

1

b. 数据库建模(E-R 模型)
- 按 Task 3 要求,给出系统的 E-R 模型(数据逻辑模型)
- 建模工具 PowerDesigner(简称PD) 或开源工具 OpenSystemArchitect
- 不负责的链接 http://www.cnblogs.com/mcgrady/archive/2013/05/25/3098588.html
- 导出 Mysql 物理数据库的脚本
- 简单叙说 数据库逻辑模型 与 领域模型 的异同

2

导出的Mysql脚本:

-- +---------------------------------------------------------
-- | MODEL       : hw
-- | AUTHOR      : 
-- | GENERATED BY: Open System Architect
-- +---------------------------------------------------------
-- | WARNING     : Review before execution
-- +---------------------------------------------------------

-- +---------------------------------------------------------
-- | CREATE
-- +---------------------------------------------------------
CREATE TABLE `Hotel`
(
  Hotel name TEXT,
  Location TEXT,
   ,

);

CREATE TABLE `Payment`
(
  Total cost INT,
  Creditcard type TEXT,
  Costomer id INT,
  Creditcard id INT
);

CREATE TABLE `Basket`
(
   ,
  Payment id INT
);

CREATE TABLE `Reservation`
(
  Room inform TEXT,
  Check in time TIME,
  Check out time TIME,
  Basket id INT
);

CREATE TABLE `Room`
(
  Roomtype TEXT,
  Room number INT,
  Special requiments TEXT,
  Hotel id INT,
  Reservation id INT
);

CREATE TABLE `CardHolder`
(
  Name TEXT,
  Adress TEXT,
  Country TEXT,
  Postcode INT,
  Telephone TEXT
);

CREATE TABLE `Creditcard`
(
  Card number INT,
  Card Security Code INT,
  Expiny date TIME,
  CardHolder id INT
);

CREATE TABLE `Costomer`
(
  E-mail address TEXT,
  Name TEXT
);

关于三种模型:

领域模型(Domain Model)是一个商业建模范畴的概念,他和软件开发并无一丝一毫的关系,即使一个企业他不开发软件,他也具备他的业务模型,所有的同行业的企业他们的业务模型必定有非常大的共性和内在的规律性,由这个行业内的各个企业的业务模型再向上抽象出来整个行业的业务模型,这个东西即“领域模型”。

逻辑模型就是要将概念模型具体化。要实现概念模型所描述的东西,需要那些具体的功能和处理那些具体的信息。这就到了需求分析的细化阶段。

物理模型就是针对上述逻辑模型所说的内容,在具体的物理介质上实现出来。

数据库逻辑模型就是物理模型的特定形式,在数据库中用主外键来表示class之间的关系,而领域模型用箭头来表示class之间的关系。数据库模型需要将领域模型表示的概念细化,使之能用数据库相关概念描述。总之,领域模型更加关心模型在现实世界中的意义和表示,而数据库模型则更关心其用数据库相关概念的阐述。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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