骰子游戏的UML分析

一、需求分析

游戏者掷两个骰子,如果总点数是7则赢得游戏,否则为输

二、概要设计

2.1 设计用例

用例是基于某个场景(注:包括成功和失败场景,重要体现需求的边界)说明了用户如何通过系统实现实现其目标。

示例:玩游戏场景用例

用例名称:玩游戏

主要参与者: 游戏用户

前置条件:  游戏用户需操作两次

成功保证: 系统展示掷骰子结果

主成功场景:

1、游戏用户掷骰子两次

2、骰子之和等于7则为赢,否则为输

注:

用例的不同描述部分

2.2 设计领域模型

领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。

从骰子游戏中,找到概念类有: Player\DieGame\Die

以下定义每个概念类的职责以及之间的关联(注:这对系统模块化设计尤为重要,例如player模块负责play和roll,die模块负责骰子面值管理,diceGame负责游戏输赢管理)

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试
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