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  • 本文着手通过从其他全新事物中筛选出连续性元素来分析数字经济和工作变化。 研究的方面包括:数字经济模型中遇到的... 该研究在虚拟和实物之间相互作用不断增强的环境中的工作意义进行了一些思考之后得出了一些结论。
  • UML之1——事物

    千次阅读 多人点赞 2013-02-07 00:47:03
    分组事物:模型中事物分组组织的要素,包。 注释事物:模型中事物标注,注解和解释。   一、结构事物 结构事物定义了业务或软件系统中的某个物理元素,描述了事物的静态特征。结构事物常用名词表示。结构事物...

    UML语言的事物,包括四类:

    结构事物:语言的静态构成要素,有7种:类和对象、接口、主动类、用例、协作、构件、节点。

    行为事物:语言的动态构成要素,表示事物的变化和 状态。

    分组事物:对模型中事物分组组织的要素,包。

    注释事物:对模型中事物标注,注解和解释。

     

    一、结构事物

    结构事物定义了业务或软件系统中的某个物理元素,描述了事物的静态特征。结构事物常用名词表示。结构事物有7种,它们是:类和对象、接口、主动类、用例、协作、构件、节点。

    1.类和对象

    类是对具有相同属性、相同操作、相同关系的一组对象的共同特征的抽象,类是对象的模板,对象是类的一个实例。

    (1)类的表示

    在UML中,类是用一个矩形表示的,它包含三个区域,最上面是类名、中间是类的属性、最下面是类的方法。

    例如,描述People(类)用图形表示,如图1所示。

    假设,People类包含的属性和行为如下:

    类名:People, 在第一栏。

    字段名:name、age,字段名(也称属性)放在第二栏。

    方法名:speak()、breathe( ),方法在第三栏。

     

    图1:People类表示

    (2)对象的表示

    对象是用一个矩形表示,在矩形框中,不再写出属性名和方法名,只是在矩形框中用“对象名:类名”的格式表示一个对象。

    例如,属于类People中的对象张连海的图形表示如图2所示。

     

    图2:对象“张连海”的表示方法 

    2.接口

    因为,外界对类(或构件)的使用,是通过类(或构件)的方法来实现的,因此,我们把为类或构件提供特定服务的一组操作的集合称为接口。接口向外界声明了它能提供的服务。

    接口分为供给接口和需求接口两种,供给接口只能向其它类(或构件)提供服务,需求接口表示类(或构件)使用其它类(或构件)提供的服务。

    两种接口的表示方法如图3所示

    图3:接口的表示 

    3.主动类

    主动类是指该类创建的对象至少拥有一个进程或线程,通过进程或线程控制任务的执行。

    主动类的表示与一般类相似,只是最外框是粗线描述而已。

    如主动类”Radio”的表示如图4所示。

    图4:主动类的表示 

    4.用例

    在系统中,为完成某个任务而执行的一序列动作,以实现某种功能,我们把这些动作的集合称为用例实例。用例是对一组用例实例共同特征的描述,用例与用例实例的关系,正如类与对象的关系。 

    用例是用一个实线椭圆来表示的,在椭圆中写入用例名称。如,用例“用户登录”表示如图5

    图5:用例“用户登录”的表示方法 

    5.协作

    协作是指有意义的交互,即,一组对象为了完成某个任务,相互间进行的交互。

    用例的实现:实现某个用例的一组对象之间的交互,即,把一个用例表示为多个对象间的交互(协作)。从本质上说,协作就是用例的实现。

    用一个带2个分栏的虚线椭圆表示协作。如,用例“销售房产”,用协作“销售房产”表示时,其对应的表示法如图6所示。

     

     

    图6:协作 “销售房产” 

    6. 构件

    构件也称组件:系统设计中,一个相对独立的软件部件,它把功能实现部分隐藏在内部,对外声明了一组接口(包括供给接口和需求接口)。因此,两个具有相同接口的构件可以相互替换。

    构件是比“类”更大的软件部件,例如一个COM组件、一个DLL文件、一个执行文件等等。

    构件通常采用带有2个小方框的矩形表示,如下图7所示。

     

    图7:构件的表示 

    7.节点

    节点是指硬件系统中的物理部件,它通常具有存储空间或处理能力。如,PC机、打印机、服务器等都是节点。在UML中,用一个立方体表示一个节点。如,节点“server”的表示方法如图8所示。

    图8:节点server的表示

     二、行为事物

    行为事物是用来描述业务系统或软件系统中,事物之间的交互或事物的状态变化。行为事物描述了事物的动态特征。行为事物用动词表示。行为事物有2种:交互和状态机。

    1.交互

    交互(interaction)是为了完成某个任务的对象之间相互作用,这种作用是通过信息的发送和接受来完成的。

    交互的表示法很简单,用一条有向直线来表示对象间的交互,并在有向直线上面标有消息名称。如图9所示。

    图9:交互的表示方法 

    2.状态机

    状态机(statemachine)在对象生命周期内,在事件驱动下,对象从一种状态迁移到另一状态的状态序列,这些状态序列构成了状态机,即,一个状态机由多个状态组成。

    在UML模型中,将状态表示为一个圆角矩形,并在矩形内标识状态名称。 如,“等待”表示如图10所示。

    图10:“等待”状态的表示方法 

    三、分组事物

    对于一个中大型的软件系统而言,通常会包含大量的类、接口、交互,因此也就会存在大量的结构事物、行为事物,为了能有效地对这些事物进行分类和管理,就需要对其进行分组。在UML中,提供了“包(Package)”来实现这一目标。

    表示“包(Package)”的图形符号,与windows中表示文件夹的图符很相似。包的作用与文件夹的作用也相似。“数据访问”包的表示法如图11所示。

    图11:“数据访问”包的表示方法 

    四、注释事物

    在模型中,用来对其它事物的解释部分(文本解释)称为注释。注释事物是用一个右上角折起来的矩形,解释的文字就写在矩形中。注释符号如图12所示。

    图12:注释符号

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  • UML之事物

    千次阅读 热门讨论 2015-10-27 21:22:34
    UML的基本构造块:事物、关系和图;因为内容有点丰富,现在就先说一下UML的事物 (一)结构事物 1、类是指一组属性、方法和关系的对象描述,如下图: 标注的可能有些混乱,稍微解释一下:小图标表示的事可见...

    UML的基本构造块:事物、关系和图;因为内容有点丰富,现在就先说一下UML的事物


    (一)结构事物

    1、类

    是指一组属性、方法和关系的对象描述,如下图:

    标注的可能有些混乱,稍微解释一下:小图标表示的事可见性问题

     
    name    是   public   用  +   表示
    age       是   private  用   -    表示
    salary    是  protected  用#   表示
    包级别的可见性    package  用  ~  表示

    2、接口

    外界对类的使用,是通过类或构件的方法来实现的,我们把为一个类或构件的一个服务的操作集称为接口;接口向外界声明了它能提供的服务,但是接口仅仅定义了一组操作的规范,它并没有给出操作的具体实现
        多态:不同对象收到同一个消息产生不同的行为

    3、协作

    指有意义的交互,一组对象为了完成某个任务,相互间进行的交互;把本质上,协作就是用例的实现

    4、用例

    为完成某个任务而执行的一序列动作,以实现某种功能,这些动作的集合称为用例实例。

    用例是对一组用例实例共同特征的描述,用例与用例实例的关系,正如类与对象的关系。 

    用例是用一个实线椭圆来表示的,在椭圆中写入用例名称。

    5、主动类

    指该类创建的对象至少拥有一个进程或线程,通过进程或线程控制任务的执行

    它的表示和一般类相似,不过外边框是用粗线描述的

    6、构件

    也叫做组件,是一个相对独立的软件部件,比“类”更大的软件部件

    把功能实现部分隐藏在内部,对外声明了一组接口(供给、需求接口)

    7、节点

    表示了一种可以计算的资源,指运行时存在的物理部件,通常具有存储空间(记忆能力)或处理能力

    (二)行为事物

    1、交互

    在特定环境中共同完成任务的一组对象间交换的消息组成,用一条带箭头的秩序表示

    2、状态机

    一个状态机由多个状态组成

    在对象生命周期内,在事件驱动下,对象从一种状态迁移到另一种状态的状态序列


    (三)分组事物

    包:

    包的作用和文件夹类似——为了对行为事物、结构事物进行管理和分类

    (四)注释事物

    这个相对来说好理解多了,注释在某种程度上就是我们说的解释

    ……O(∩_∩)O

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  • 夜深人静写算法(八)- 朴素贝叶斯分类

    万次阅读 多人点赞 2018-01-04 21:21:22
    朴素贝叶斯分类算法:基于概率的经典分类算法
    目录  

    一、引例
          1、旅游问题
    二、贝叶斯理论
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  • 卷积神经网络CNN中的各种意义

    万次阅读 多人点赞 2017-12-13 17:31:44
    简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里,最重要的步骤在于特征提取,即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法...

    只是知道CNN是不够,我们需要对其进行解剖,继而分析不同部件存在的意义

    CNN的目的

    简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里,最重要的步骤在于特征提取,即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分,那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型的,是对CNN进行迭代训练。

    特征

    在图像中(举个例子),目标事物的特征主要体现在像素与像素之间的关系。比如说,我们能区分一张图片中有一条直线,是因为直线上的像素与直线外邻像素的区别足够大(或直线两边的像素区别足够大),以至于这“直线”能被识别出来:

    直线上的像素与直线外邻像素的区别足够大

    直线两边的像素区别足够大

    除了直线外,其他特征也同理。在CNN中,大部分特征提取依赖于卷积运算。

    卷积与特征提取

    卷积在此其实就是内积,步骤很简单,就是根据多个一定的权重(即卷积核),对一个块的像素进行内积运算,其输出就是提取的特征之一:

    选用卷积的原因

    局部感知

    简单来说,卷积核的大小一般小于输入图像的大小(如果等于则是全连接),因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 —— 这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知,只需要对局部进行感知,然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。

    参数共享

    参数共享最大的作用莫过于很大限度地减少运算量了。

    多核

    一般我们都不会只用一个卷积核对输入图像进行过滤,因为一个核的参数是固定的,其提取的特征也会单一化。这就有点像是我们平时如何客观看待事物,必须要从多个角度分析事物,这样才能尽可能地避免对该事物产生偏见。我们也需要多个卷积核对输入图像进行卷积。

    Down-Pooling

    卷积后再接上一个池化层(Pooling)简直就是绝配,能很好的聚合特征、降维来减少运算量。

    多层卷积

    层数越高,提取到的特征就越全局化。

    池化

    池化,即对一块数据进行抽样或聚合,例如选择该区域的最大值(或平均值)取代该区域:

    上图的池化例子,将10 * 10的区域池化层1 * 1的区域,这样使数据的敏感度大大降低,同时也在保留数据信息的基础上降低了数据的计算复杂度。

    激活函数的意义

    在数学上,激活函数的作用就是将输入数据映射到0到1上(tanh是映射-1到+1上)。至于映射的原因,除了对数据进行正则化外,大概是控制数据,使其只在一定的范围内。当然也有另外细节作用,例如Sigmoid(tanh)中,能在激活的时候,更关注数据在零(或中心点)前后的细小变化,而忽略数据在极端时的变化,例如ReLU还有避免梯度消失的作用。通常,Sigmoid(tanh)多用于全连接层,而ReLU多用于卷积层。

    或者我们换一个卷积核(换一种角度)来看待这个激活函数,如果我们把每一次激活动作当成一次分类,即对输入数据分成两类(0或1),那么激活函数得到的输出是在0到1的值,它可以代表着这次“分类”的归属度。如果我们把0规定为未激活,1表示激活,那么输出0.44就表示激活了44%。

    而激活函数的使用却有可能带来一定的负面影响(对于训练的负面影响),激活函数可能会使我们得输入数据都激活了大半,对此我们有另外的对策 —— LRN。

    LRN的催化与抑制

    LRN,局部响应归一化。在神经学科中,有一个叫横向抑制(lateral inhibition)的概念,这种抑制的作用就是阻止兴奋神经元向邻近神经元传播其动作趋势,从而减少兴奋神经元的邻近神经元的激活程度。借鉴了这一生物现象(其实我们全部东西都是借鉴生物的,不是?),我们使用LRN层来对激活函数的输出数据进行横向抑制,在为激活函数收拾残局的同时,LRN还凸显了该区域的一个峰值 —— 这个峰值特征就是我们想要的特征。

    特别是ReLU,它无限制的激活使得我们更需要LRN来到数据进行归一化。在大规模的数据中,我们大多情况下更看重被凸显的高频特征。因此,用LRN对数据的峰值进行催化而对其周围进行抑制,何乐不为。

    IP层

    BP神经网络中d的全连接层

    在许多CNN的后部分,都存在着一个IP(Inner Product)层/内积层/fc(full connect)层/全连接层。这个全连接网络的代表性层级,其存在于CNN的意义我不得而知。在许多论文中,它替代了softmax来特征负责最终的提取,而有人也指出CNN最后可以不用IP层。

    Dropout的舍弃

    舍弃一直是一个伟大的哲学,生物的进化上例子比比皆是。Dropout的任务就是在训练时,通过设置阈值并与某些隐含层节点的权重对比,让特定的权重不工作 —— 在该层舍弃这些权重。Dropout的作用也很明显,除了加速运算外,就是防止过拟合了。

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  • 事物的五种隔离级别

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    独占锁锁定的资源只允许进行锁定操作的程序使用,其它任何它的操作均不会被接受。执行数据更新命令,即INSERT、 UPDATE 或DELETE 命令时,SQL Server 会自动使用独占锁。但当对象上有其它锁存在时,无法
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