10、UML 上层结构:语言定义与图表解析

UML 上层结构:语言定义与图表解析

1. UML 系统的主要视图

UML 为所有系统提供了两种主要视图:结构视图和行为视图。行为视图又可进一步细分为功能视图和动态视图。将功能分离出来是为了将其与用例和业务流程相连接。在不同的上下文环境中,我们会使用“结构/行为”或者“结构/功能/动态”的视角来进行系统建模。

2. 结构与行为:13 种 UML 图表的分类

UML 将抽象概念分为两个类别:结构和行为,以此来构建系统模型。以下是 13 种 UML 图表的分类:
| 类别 | 具体图表 |
| ---- | ---- |
| 结构图表 | 类图、对象图、组件图、包图、组合结构图、部署图 |
| 行为图表 | 交互套件(序列图、通信图、定时图、交互概览图)、活动图、状态机图、用例图 |

结构视图

结构视图涵盖了模型的静态部分。结构构造用于描述类、实例、接口、包、组合结构、关系、节点、组件、部署等。在开发过程中,这部分贯穿从需求分析到测试的所有阶段,对应着所有系统的经典结构视图。结构通常是静态的,与时间无关,有时人们会将结构视图等同于静态视图。结构可以是真实的,也可以是抽象的。

行为视图

行为视图涵盖了模型的动态部分。行为构造用于描述活动、动作、状态机、交互、用例等。在更传统的开发范式中,系统的功能视图现在与动态视图相结合,形成了通用的行为视图。系统行为可以描述为系统中的对象状态在外部或内部刺激下的一系列变化,以及随时间执行的动作/活动,这很好地解释了该视图的本质。

在概念层面(概念排序)的分类可能与图表层面(视图排序)的分类不同。在系统

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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