【SSAD】Lesson 13 Homework

本文阐述了软件架构与框架的区别与联系,详细介绍了三层架构的优势,并对比分析了VUE的Vuex与Flux状态管理机制的异同。

【SSAD】Lesson 13 Homework

@(SSAD)

描述软件架构与框架之间的区别与联系

区别
软件架构就是把系统分解为一些部件,描述这些部件的职责及它们之间的协作行为。
框架是特定语言和技术的架构应用解决方案。是具体语言和技术相关的。是集成了你的代码和多种第三方解决方案的工具,让你聚焦业务逻辑代码而不是技术实现。

联系
框架是一种或多种架构的组合的实现。

以你的项目为案例
  • 绘制三层架构模型图,细致到分区
  • 结合你程序的结构,从程序员角度说明三层架构给开发者带来的便利

1

便利
1. 层次结构清晰,能够将系统清晰地层次化,思路清晰。
2. 能够降低系统的耦合度和依赖性,提高复用性和扩展性。
3. 项目系统构建时,能够根据层次结构做到分工明确,减少不必要的麻烦。
4. 层次结构的实现利于系统的标准化。
5. 有利于提高系统的安全性。

研究 VUE 与 Flux 状态管理的异同


VUE:vuex是专门为vue提供的状态管理工具,多个组件调用一个状态,将原来组建与组件之间的状态传递改成组件与仓库之间的传递;vuex适用于构建大型的项目,如果不是大型项目,使用vuex会使代码更加繁琐。

vuex核心:
state:存放多个组件共享的状态(数据)
mutations:存放更改state里状态的方法,用于变更状态,是唯一一个更改状态的属性
getters:将state中某个状态进行过滤,然后获取新的状态,类似于vue中的computed
actions:用于调用事件动作,并传递给mutation
modules:主要用来拆分state
vueComnent——》(dispatch)Action——》(commit)——》Mutations——》(mutate)State——》(render)VueComponent

Flux
状态集管理框架,由facebook创建,专门用来构建前端框架结构的框架,便于维护,用于安全考虑。

它分为四层:view视图层 action层 dispatcher派发层 store仓库层
view——>action——>dispatcher——>store返回——>dispatcher——>view(接收的方法:register())


- 两者都是通过store进行数据、状态的存储。
- 数据流单向,状态变化留下日志,方便查询。
- 管理状态采用思想相同。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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