【UML】之简单概括

           29号开始看UML的视频,由于之前看视频总是一拖拖上半个月,所以这次打算速战速决,而且UML视频的讲解和内容并不算多,也比较容易懂,到后期更是花了很多时间来举例子巩固各种图的画法,所以这次花了11天初步看完了视频,由于自己的总结还没到位,所以先对UML来一个大体的概括。

首先,要明确,UML不是形式化语言(没有特定的格式),不是程序设计语言(不能用来编写可执行程序),而是“可视化”(图形方式)的“面向对象”的建模语言。它的各种图可以用来描述系统的静态结构和动态行为。UML的功能虽然强大,但是表示起来其实也只有9种图就够了,下面就上一张之前的概述图。

UML其实算是面向对象的一种标准,我们使用的rose算是面向对象的一种工具,不管是UML还是rose的学习,其实都是为了规范我们的编程标准,让我们在专业的道路上可以走的更远。

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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