辅助模型——包图

本文详细介绍了软件工程中的包图概念,解释了包如何作为模型元素的分组机制,以及包之间的层次关系和依赖关系,包括拥有、引入依赖和访问依赖。

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包图是描绘对模型元素分组以及分组之间依赖的图,其中要用到的包是对模型元素进行分组的机制。

包内可以有包,包之间有层次关系。

一个包形成了一个命名空间,这意味着一个包的语境中同一种元素的名字必须是唯一的。在一个包中不同种类的元素可以有相同的名字。

包中元素的可见性可为公共的,私有的,受保护的或包范围的。

包间的关系有拥有关系,引入依赖和访问依赖。

引入依赖相当于把提供者的包的内容附加到客户包的公共命名空间中。

访问依赖相当于把提供者的包的内容附加到客户包的私有命名空间中。

转载于:https://www.cnblogs.com/qixin/archive/2013/06/16/3138552.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家技术人员。 使用场景及目标:①理解掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,括硬件控制、像采集、3D重建数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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