uml讨论，转自toplanguage

最新推荐文章于 2025-12-19 17:23:40 发布
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#uml #设计模式 #算法 #框架

本文讨论了软件开发中定期重构的重要性，强调通过清晰的依赖关系和命名空间提高代码可读性。此外，还介绍了如何利用通用设计模式来优化框架和算法的关注点分离。

https://groups.google.com/group/pongba/browse_thread/thread/be8ac54661e59dff

定期的重构，清晰的依赖关系和命名空间（包与类），普遍的设计模式应用，使得一看见名字就猜到是啥结构是啥用途，关注框架时能够关注框架，关注算法时能够关注算

法，这或许要比画几图更为实效。

漫谈UML
郁闷阳光的专栏
10-18 357
UML对很多人来说应该不是一个陌生的概念，这一两年来，UML被大家越来越多的讨论着。本来UML跟我这个主题似乎并不能扯上多大的关系（它是语言无关的，甚至可以说其本身就是一种语言——用于交流的）。我在此谈到它有两个目的： 1． UML是针对面向对象软件开发的，而C++正是这样的一
锤子和钉子
Christophe2008的专栏
07-31 2272
编者按：各行各业都有自己的工具，这些“工具”不仅仅是机械实物，更是处理问题的方式和思维的方法。也许是因为太熟悉自己的“工具”，我们总会用这把“黄金大锤”去敲击生活中遇到的一切“钉子”。以至于很多时候，明明有简单有效的解决方法，我们却视而不见，非要用自己的“锤子”将问题复杂化。   作者：刘未鹏   （一） 有这么一句古老的箴言： 如果你手里有一把锤子，所有东西看上去都像钉子。
Eureka的故事，专注能让你看到别人看不到的事情
weixin_34122548的博客
11-15 255
有这么一句古老的箴言： 如果你手里有一把锤子，所有东西看上去都像钉子。 其实这句话已经是老调中的老调重弹了，我们程序员有很多锤子：OO、设计模式、语言（C, C++, Java, Python, Ruby, etc.）、各种各样的架构tricks&workarounds，以及一堆软件过程方法论（Agile, XP, Scrum, etc.）、等等。 几则故事： 1.阿...
TopLanguage讨论精选二(2007.10-2007-11)
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刘未鹏|C++的罗浮宫
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TopLanguage讨论精选二(2007.10-2007-11) 注：TopLanguage是我建立的一个google讨论组，目的是交流关于编程的任何问题（当然，包括八卦:-）），三个月来加入的同学介于27和28之间，已有大于210条讨论。 这是第二期精彩讨论精选（选择标准仅代表我个人意见，没办法，因为google group的投票机制似乎不怎么被用到，其余讨论大家可以访问或订阅
TopLanguage小组讨论精选[四](2007.12-2008.1)
刘未鹏|C++的罗浮宫
12-26 1万+
TopLanguage小组讨论精选[四](2007.12-2008.1)   By 刘未鹏(pongba) C++的罗浮宫(http://blog.youkuaiyun.com/pongba)   也来说说并发，使用状态机或轻量级线程并发这东西接触时间并不长，不过几乎让我完全推倒过去的编程方法。 并发系统的典型特点是大量同时存在的无规律活动，最具代表性的是网络应用，同时保持大量网络连接。过去我们常使用多进程
解决问题的思路
02-26
最近，在波利亚GG的谆谆教诲下，在pongba同学的循循善诱下，在TopLanguage的今天我们思考系列的热情引导下，我终于痛下决心开始琢磨所谓的科学思考问题的方法。对大部分人而言，解题不是终极目的，只是希望在解题中...
uml-泳道图-tu
最新发布
wlwork66的博客
12-19 164
泳道图，一种UML活动图； UML包含了泳道图
【阅读】火球UML大战需求分析
撬动未来的支点的专栏
12-19 207
为什么要看这本书呢，因为很多人推荐这本书。自己对UML的学习也没有很系统，所以拿来看看。阅读一番后，发现其风格偏白话，比较容易理解。现在不讲人话的八股文太多，必须全部下架，否则会严重阻碍我国科学技术发展。
UML 图表选型指南：基于内容类型的建模策略
hy行者勇哥的博客
12-19 483
本文系统梳理了四类核心 UML 图表（类图、序列图、活动图、包图）在内容创作中的适用场景。通过包图形式组织知识模块，清晰展现每种图表的概念本质、结构特征、典型用途及替代工具，帮助技术作者、产品经理与教育者根据文章类型（如技术原理、操作流程、知识体系）精准选择建模方法，提升信息传达效率与逻辑严谨性。
UML和模式应用：类图建模详解
晓风残月淡的博客
12-16 773
本文介绍了UML类图的基本概念和使用方法。类图用于展示系统的静态结构，包含类、接口、协作及其关系。主要内容包括：1）类图概述，说明其包含元素和使用场景；2）类的表示方法，包括名称、属性和操作；3）类之间的关联、泛化、聚合/组合三种主要关系；4）类图的阅读技巧，强调从关系复杂的类入手，结合多重性理解结构；5）辅助建模元素如导航箭号、角色名称的使用。文章指出类图是面向对象系统建模中最常用的图，能够有效支持系统的功能需求分析和设计。
深入探索 UML：构建清晰软件架构的高效工具
hy行者勇哥的博客
12-19 20
本文详细介绍如何使用 PlantUML 来创建各种类型的图表，从基础的类图、序列图到高级的企业架构建模和C4模型。通过简明扼要的示例代码，我们展示了PlantUML的强大功能及其在项目规划、设计文档中的应用价值。不论你是初学者还是希望扩展知识的专业人士，都能从中获得实用技巧和灵感。
HttpServlet 深度拆解：从设计模式看透其核心原理
King_model的博客
12-17 971
设计模式的实践载体（适配器 + 模板方法协议适配的经典案例（通用接口→具体协议线程模型的示范实现（单例多线程 + 无状态设计从设计模式理解其核心机制（适配 + 模板方法）；从线程模型掌握安全开发规范；从分层设计领悟框架扩展思路；从异步扩展理解高并发优化方向。
JAVA设计模式之观察者模式
pingguocu3的博客
12-17 313
在我们开发的过程中，经常会遇到一些当什么什么事情发生的时候，然后做什么什么事。比如某种商品的物价上涨时会导致部分商家高兴，而消费者伤心。平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者。
设计模式与代码重构
sg_knight的专栏
12-17 308
摘要： 设计模式是代码重构的重要工具，帮助解决需求变化导致的维护难题。重构是在不改变外部行为的前提下优化代码结构，解决重复、混乱等问题。通过策略模式等设计模式，可以消除重复代码、替代复杂条件判断、解耦模块依赖并提供扩展点。设计模式应在代码出现膨胀或修改困难时引入，而非初始阶段过度设计。合理使用设计模式能让代码更稳定、易维护，核心价值在于指导重构，而非生搬硬套。
Vue设计模式深度解析：渐进式框架背后的优雅哲学
码农捻旧的博客
12-19 417
Vue.js作为渐进式框架，其设计哲学融合了响应式编程与编译优化两大核心技术。框架采用Proxy实现细粒度依赖追踪，相比React的虚拟DOM Diff具备精确更新优势，无需手动优化即可实现高性能渲染。Vue的模板编译器通过静态提升、Patch Flags等优化技术显著提升性能，而Vapor Mode更彻底地绕过虚拟DOM，直接操作DOM实现极致性能。这种"中庸之道"的设计使Vue既保持了开发友好性，又能适应从简单页面到复杂应用的各种场景。
常见的设计模式
2301_78856868的博客
12-15 284
是一种 发布-订阅 （publish,subcription) 模型的实现事件中心、事件发射器。
Ai学习
04-21
### 学习人工智能的相关资源 #### 经典书籍推荐 对于初学者以及希望深入了解人工智能的人来说，《人工智能：一种现代的方法》是一本不可错过的经典教材[^3]。这本书由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 合著，涵盖了人工智能的核心理论和技术，适合不同层次的学习者。 除了上述提到的经典著作外，还有其他值得阅读的书籍可以作为补充材料： - **《模式识别与机器学习》**（Christopher M. Bishop 著）：这是一本关于统计学方法在机器学习中的应用的权威书籍，尤其适用于那些希望通过数学角度理解机器学习原理的人群。 - **《深度学习》**（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 著）：此书被广泛认为是进入深度学习领域的必读书籍之一，它不仅介绍了基本概念，还涉及到了更复杂的主题如神经网络架构设计等。 #### 在线课程平台建议 为了获取更加互动式的体验，在线教育平台上也有丰富的AI相关内容可供选择。Coursera上的Andrew Ng教授开设的Machine Learning专项课程是非常受欢迎的选择；而edX则提供了来自MIT、Stanford等顶尖大学公开发布的计算机科学系列讲座视频链接地址[^4]。 #### 社区交流与实践项目参与 加入活跃的技术讨论小组能够极大地促进个人成长速度。例如TopLanguage就是一个很好的例子，在那里你可以找到志同道合的朋友一起探讨问题并分享经验心得[^2]。此外还可以尝试参加Kaggle竞赛来锻炼自己的实战能力，并从中学习到最新的行业趋势和技术解决方案。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,))) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model data = np.random.rand(1000, 100) labels = np.random.randint(2, size=1000) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) model = create_model() history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test)) ``` 以上代码展示了一个简单的二分类问题建模过程，利用Python编程语言配合TensorFlow框架实现了一个小型人工神经网络结构训练实例演示。 ---
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