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  • 2022-04-13 23:39:21


    前言

    提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

    一、网络七层协议结构图详解

    在这里插入图片描述

    二、TCP和UDP的区别

    1.TCP(打电话)

    1.连接稳定

    2.客户端,服务端

    3. 传输完成,释放连接,效率低,

    4. 三次连接四次挥手

    1.三次连接

    A:你愁啥?(客户端发送请求连接)
    B:瞅你咋滴了?(服务端收到客户端的请求连接后响应并确定请求是否存在)
    A:来干一架!(客户端和服务端相互确认后建立连接)

    2.四次挥手

    A:我要走了!
    B:你真的要走了吗?
    B:你真的,真的要走了!
    A:我真的要走了!

    2.UDP(发短信)

    1.连接不稳定

    2.客户端,服务端,没有明确的界限

    3.不管有没有准备好都可以发送

    优质文章推荐java[参考文档]
    https://blog.csdn.net/m0_67929156/article/details/123963794?spm=1001.2014.3001.5501.

    更多相关内容
  • 数据库neo4j存储数据结构分析

    千次阅读 2019-12-02 15:10:41
    本文主要介绍neo4j是如何将数据保存在磁盘上的,采用的是什么存储方式。分析这种存储方式对进行查询/遍历的影响。

    1. 简介

    本文主要介绍neo4j是如何将图数据保存在磁盘上的,采用的是什么存储方式。分析这种存储方式对进行图查询/遍历的影响。

    2. 图数据库简介

    生产环境中使用的图数据库主要有2种,分别是带标签的属性图(Labeled Property Graph)和资源描述框架RDF(Resource Description Framework),前者是工业标准,后者是W3C标准。本文主要基于前者进行讨论。

    属性图由点(node/vertex)、边(replationship/edge)和属性(property)三者组成。可以为点设置不同标签(label/tag),边也可以分为很多种类型(type/label)。点和边可以有多个属性,属性以kv的方式表示。目前大部分图数据库的边都是带方向的。属性图模型如下图所示:
    在这里插入图片描述
    在上图中,绿色椭圆代表点,3个点的标签均为User;带箭头的直线表示有向边,箭头所指为边的终点,另一端为起点。边的类型为FOLLOWS。每个点都有2个属性,分别是id和name,类型均为String。

    3. 图数据存储方式

    将图数据存储存储到磁盘中的方法很多,常见的有按边切分和按点切分两种。
    在这里插入图片描述
    左图为按边切,顾名思义就是将边切成2段,分别跟起点和终点保存在一起,也就是说边的数据会保存2份。如下图中的JanusGraph数据为例。
    在这里插入图片描述
    将其按边切分,存入HBase中:
    在这里插入图片描述
    目前,大部分的在线图数据库(OLTP场景)均采用按边切的方式。除JanusGraph之外还包括Nebula Graph和HugeGraph等,只不过在具体的存储方案上有些差别。按点切分比较适用于离线图数据分析场景。

    但本文聚焦的neo4j,却不是这么做的,他们称之为“原生图存储”(native graph storage)。下面就来重点分析下,所谓的原生图存储是怎么样的。首先贴一张neo4j数据目录下的文件列表:
    在这里插入图片描述
    图中已经细分出了元数据、标签、点、属性、关系、关系类型和schema等不同类别的文件。文件众多,为了方便解释,我们仅分析点、关系和属性这三类。neo4j的点、关系和属性分别保存在neostore.nodestore.db、neostore.relationshipstore.db和neostore.propertystore.db文件中,看起来跟前述的按边切分,边跟点存储在一起的存储方式不同,而且属性也是单独的文件。 那么问题来了,将点、关系和属性全部打散分开存储,是基于什么考虑呢,这样性能好得了吗?这正是neo4j特殊之处。

    4.neo4j存储的数据结构

    在neo4j中,点、关系和属性等图的组成元素都是基于neo4j内部维护的ID进行访问的。而且可以认为这些元素的定长存储的。这样做的好处在于,知道了某点/关系/属性的ID,就能直接算出该ID在对应文件中的偏移位置,直接进行访问。也就是说在图的遍历过程中不需要基于索引扫描,直奔目的地即可。那么具体是怎么做到的呢?我们拿图最重要的骨架点和边来说明。在

    neo4j-3.4.xx\community\kernel\src\main\java\org\neo4j\kernel\impl\store\format\standard
    

    源码目录下我们能看到他们分别保存什么东西。

    4.1 点

    点结构为定长15B。
    // in_use(byte)+next_rel_id(int)+next_prop_id(int)+labels(5)+extra(byte)
    public static final int RECORD_SIZE = 15;
    在这里插入图片描述

    • 一个Byte存inUse+属性和关系id的高位信息
    // [    ,   x] in use bit
    // [    ,xxx ] higher bits for rel id
    // [xxxx,    ] higher bits for prop id
    
    • 一个Int存nextRel
    • 一个Int存nextProp
    • 一个Int存lsbLabels
    • 一个Byte存hsbLabels,跟4组成5个B的label
    • 最后一个Byte保留字段extra,存记录是否为dense,dense的意思是是否为一个supernode
    1. 仅保存该点的第一个关系的ID,用第一个B的三个位表示关系ID的高位,额外用一个Int保存关系ID的低位。就是说neo4j中关系ID用35位表示;
    2. 仅保存该点的第一个属性的ID,用第一个B的四个位表示点最后4个位表示属性ID的高位,额外用一个Int保存属性的地位。就是说neo4j中属性ID用36位表示;
    3. 用最后一个B的一个位表示该点是否为超级点,即有很多边的节点;

    4.2 关系/边

    边结构为定长34B。相比点,边的结构复杂很多。

    // directed|in_use(byte)+first_node(int)+second_node(int)+rel_type(int)+
    // first_prev_rel_id(int)+first_next_rel_id+second_prev_rel_id(int)+
    // second_next_rel_id(int)+next_prop_id(int)+first-in-chain-markers(1)
    public static final int RECORD_SIZE = 34;
    

    在这里插入图片描述

    • 一个Byte,存该关系记录是否在使用中,以及关系的起点和下一个属性的高位信息,如下所示:
    // [    ,   x] in use flag
    // [    ,xxx ] first node high order bits
    // [xxxx,    ] next prop high order bits
    
    • 一个Int存该关系的起点
    • 一个Int存该关系的终点
    • 一个Int存关系的类型,以及关系的终点、关系的起点的前一个和后一个关系、关系的终点的前一个和后一个关系的高位信息,如下所示:
    // [ xxx,    ][    ,    ][    ,    ][    ,    ] second node high order bits,     0x70000000
    // [    ,xxx ][    ,    ][    ,    ][    ,    ] first prev rel high order bits,  0xE000000
    // [    ,   x][xx  ,    ][    ,    ][    ,    ] first next rel high order bits,  0x1C00000
    // [    ,    ][  xx,x   ][    ,    ][    ,    ] second prev rel high order bits, 0x380000
    // [    ,    ][    , xxx][    ,    ][    ,    ] second next rel high order bits, 0x70000
    // [    ,    ][    ,    ][xxxx,xxxx][xxxx,xxxx] type
    
    • 一个Int存该关系的起点的前一个关系
    • 一个Int存该关系的起点的下一个关系
    • 一个Int存该关系的终点的前一个关系
    • 一个Int存该关系的终点的下一个关系
    • 一个Int存该关系的第一个属性
    • 一个Byte存该关系是不是起点和终点的第一个关系,如下所示:
    // [    ,   x] 1:st in start node chain,  0x1
    // [    ,  x ] 1:st in end node chain,   0x2
    
    1. 边保存了其对应的起点和终点的ID,可以看到点的ID跟边一样,也是35位;这算是最基本的字段;
    2. 除此之外,还保持了起点对应的前一个和后一个关系,终点对应的前一个和后一个关系。这看起来就有点特别了,也就是说,对一个点的所有边的遍历,不是由点而是由其边掌控的;
    3. 由于起点和终点的关系都保存了,所以无论从起点开始遍历还是从终点开始都能够顺利完成遍历操作;
    4. 与点一样,边也仅保存自身的第一个属性;
    5. 最后,分别有个标识位来说明该边是否为起点和终点的第一条边。

    4.3 属性

    属性结构为定长41B。但与点和边不同的是,属性的长度本身是不固定的,一个属性结构不一定能够保存得下,因此还有可能外链到动态存储块上(DynamicRecord),动态存储块又可分为动态数组或动态字符串,动态存储块在此不做详细介绍。

    public static final int RECORD_SIZE = 1 /*next and prev high bits*/
                + 4/*next*/
                + 4/*prev*/
                + DEFAULT_PAYLOAD_SIZE /*property blocks*/;
                // = 41
    

    在这里插入图片描述

    • 一个Byte存辅助信息,即前后属性结构ID的高位信息
    • 一个Int存前一个属性
    • 一个Int存下一个属性
    • 默认存4个属性块,每个块一个Long
      这里进一步说下属性块的读取逻辑,首先会读取第一个属性块,判断是否被使用,若否,直接返回。若被使用,则获取本属性记录中用了多少个属性块(该信息存储在第一个属性块中)
    PropertyType type = PropertyType.getPropertyTypeOrNull( block );//先判断块的类型
    int numberOfBlocksUsed = type.calculateNumberOfBlocksUsed( block );
    //然后调用该类型的重载函数获取占据多少个属性块
    int additionalBlocks = numberOfBlocksUsed - 1;
    while ( additionalBlocks-- > 0 )
    {
        record.addLoadedBlock( cursor.getLong() )
    }
    //最后,读取剩余被使用的属性块
    
    1. 不同于neo4j相关书籍(O`Reilly的图数据库、Neo4J权威指南等)中说的属性对象使用单链表连接,目前属性对象也是采用双链表;

    2. 属性结构是否在使用中不是像点和边一样位于第一个位,而是在其中的属性块中。

    5. 图规模

    从上一节我们知道,neo4j使用35位保存点和边的ID,用36位保存属性ID。

    2^35 = 34,359,738,368
    2^36 = 68,719,476,7362
    

    也就是说neo4j最大能够保存34B的点和边,68B个属性。更直观说就是340亿的点和边,680亿个属性。所以,从规模上,neo4j图数据库能够容纳足够大的图。

    6. 图的构建

    下面先通过一个简单的例子来展示neo4j中的图:
    在这里插入图片描述
    图中包括2个标签为Person的点:Node 1和Node 2,Node 1有2个属性,分别为name:bob,age:25;Node 2有1个属性name:Alice。bob喜欢Alice,通过LIKES这条边来表示。由于2个点仅存一条边,所以LIKES边的起点和终点的下一条边指针为空。
    如果上图看得懂,那么下面再用一个复杂的例子一步步说明如何将一个属性图在neo4j中解构存储起来。属性图如下:
    在这里插入图片描述

    • 第一步,先把属性解构出来。图中的属性还是采用单链表,请忽略。
      在这里插入图片描述
    • 第二步,将点解构出来,建立点对象结构。每个点有个粉色箭头指向第一个属性,红色箭头指向第一条边;
      在这里插入图片描述
    • 边最为复杂,分为多步进行构建;首先是边对象结构建立起来;一共有上下左右中五条边。SP和SN表示起点的前一条和下一条边,EP和EN表示终点的前一条和下一条边。
      在这里插入图片描述
    1. 先看左边。它的起点为左下点,是第一条边,所以SP为空。其终点左上点有3条边,按照顺时针排序,该边是左上边的最后一条边,所以EN为空;
    2. 再看上边。它是起点为左上点,是第一条边,也是终点-右上点的第一条边,所以SP和EP均为空;
    3. 接着看右边。它是起点-右下点的最后一条边,也是重点-右上点的最后一条边,所以SN和EN均为空;
    4. 继续看下边。它是起点-右下点的第一条边,所以SP为空。也是终点-左下点的最后一条边,所以EN为空;
    5. 最后看中边。它是最普通的边,既不是起点-左上点,也不是终点-右下点的第一条边或最后一条边,所以SP、EP、SN和EN均不为空。
    • 接下来继续完善边对象结构的起点和终点指向。绿色的线是边指向点的,实心圆表示起点,箭头表示终点,很好理解。
      在这里插入图片描述
    • 最后完成补全剩余的非空SP、EP、SN和EN。看起来很乱,但我们可以理出来。
      在这里插入图片描述
    1. 还是先看左边。它是起点-左下点的第一条边,左下点的第二条边为下边,即SN指向下边。它是终点-左上点的最后一条边(第三边),左上点的第二条边,也就是EP为中边;
    2. 再看上边。它是起点-左上点的第一条边,左上点的第二条边,也就是SN为中边。它的终点-右上点的第一条边,右上点的第二条边,也就是EN为右边;
    3. 接着看右边。它是右上和右下点的最后一条边。起点-右下点的前一条边,也就是SP为中边。终点-右上点的前一条边,也就是EP为上边;
    4. 继续看下边。它是起点-右下点的第一条边,起点的下一条边,也就是SN为中边。它是终点-左下点的最后一条边,终点的前一条边,也就是EP为左边;
    5. 最后,看看中边。4个ID均非空。它是起点-左上点的第二条边,起点第一条边,即SP为上边,起点第三条边,即SN为左边;它也是终点-右下点的第二条边,终点第一条边,即EP为下边,终点第三条边,即EN为右边。

    至此,示例的属性图就在neo4j中构建完毕。

    7. neo4j中图遍历

    一个典型的图遍历操作,比如找一个人的3阶以内好友:需要从某个点出发,通过朋友关系来进行深度+广度查找。返回所有的结果。这里涉及到2个步骤,首先得找到这个点,然后才能进行图遍历。 遍历开始时的找点和找边操作,需要通过索引来加速查找。关系型数据库是这样,图数据库也是这样。neo4j支持多种索引类型,包括基于lucene和基于btree的。索引文件在neo4j数据目录的index子目录中。上文的文件列表未表示。

    我们以上面的例子来简单描述如何进行图遍历。
    在这里插入图片描述
    假设从Name为Alistair的节点出发,找出其所有认识的人(KNOWS):

    match (n:Person{name:'Alistair'})-[r:KNOWS]->(m:Person) return n.name;
    
    1. 首先基于索引找到该点ID。然后通过该ID计算点的存储偏移位置ID*15。从neostore.nodestore.db文件中读取NodeRecord对象;
    2. 从节点对象的nextRelId获取第一条边,即上边的ID,计算其存储偏移位置nextRelId*34,到neostore.relationshipstore.db文件读取RelationshipRecord对象;
    3. 从边的对象中获取relationshipType,判断是否为KNOWS类型;若是,进一步判断secondNode是否为其他节点,若是则保存该节点ID;
    4. 继续通过上边的SN字段获取下一条边,即中边的ID,重复2和3;
    5. 对于左上点来说,上边和中边是出边,左边是入边,所以,上边和中边指向的是认识的人。
    6. 获取两条边终点ID对应的节点的Name,返回客户端;

    8. 免索引邻接

    向上面这种,直接在点和边中保存相应点/边/属性的物理地址,直接进行寻址的遍历方法,免去了基于索引进行扫描查找的开销,实现从O(logn)到O(1)的性能提升。这种图处理方式就叫做免索引邻接。它不会随着图数据量的增加影响。仅跟遍历所涉及的数据集有关。

    9. 总结

    本文主要从neo4j的点、边和属性出发,介绍了各自在磁盘上的存储方式,并分析了如何将属性图构建成neo4j这种存储格式。最后通过案例说明什么是免索引邻接。由于篇幅有限,本文未就supernode、大字符串或数组类型的属性的优化和存储方式进行分析。感兴趣的同学可以私下交流。

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  • 结构分析方法及其图形工具

    千次阅读 热门讨论 2019-06-12 17:35:57
    结构分析方法 是一种用图形化的方式来表示软件开发的方法,指注重软件设计的结构的合理性。 优点: 图形化的表达更加直观,清晰,往往一张图比文字更具说服力; 有些能表达系统立体的结构设计,强调逻辑功能; ...

    结构化分析方法

    是一种用图形化的方式来表示软件开发的方法,指注重软件设计的结构的合理性。

    优点:

    • 图形化的表达更加直观,清晰,往往一张图比文字更具说服力;
    • 有些图能表达系统立体的结构设计,强调逻辑功能;
    • 用图形表达能很好的将系统各部门联系起来,而不是若干个子系统的拼凑

    图形工具

    数据流图:

    数据流图(Data Flow Diagram)简称:DFD,通过系统对数据“流”的图形表示,是从数据传递和加工角度,显示了系统输入和输出的信息,数据的流向以及最终存储在哪里,能让用户更加直观的明白系统的工作原理。

    基本元素:

    • 数据源
    • 数据存储
    • 处理
    • 数据源点/终点(Input/Output)

    那么,如何画数据流图呢?
    举个栗子:

    • 画出整个系统概括的模型,系统实质上由若干个数据源点/终点以及一个处理组成。处理就代表了系统对数据加工的基本功能。

    在这里插入图片描述

    • 在概括模型的基础上对处理,也就是订货系统进行细化,并且给出数据的最终存储地,标明数据流的内容。

    在这里插入图片描述

    • 对系统细化后产生的两个分支再次进行细化,层层递进的展示内部数据的流向。

    在这里插入图片描述

    • 给已经细化的系统勾画出边界。

    在这里插入图片描述

    • 以划分系统的功能为划分方式再次划分边界。

    在这里插入图片描述


    数据字典:

    数据字典(Data Dictionary),顾名思义,起到了字典的作用,是结构化分析方法的一种重要工具,功能是对数据流图中的各个基本要素的具体内容所做的完整的定义和说明。

    • 举个栗子:

    在这里插入图片描述

    E-R图:

    基本元素:

    • 实体,实体又分为强实体与弱实体;强实体:一般所说的实体;弱实体是指一个实体对于另一个实体(强实体)具有很强的依赖关系,并且该实体主键的一部分或全部从其强实体中获得,则该实体成为弱实体。
    • 属性,即实体的属性
    • 联系,即实体与实体之间联系,可以为1:N,1:1,M:N

    举个栗子:

    在这里插入图片描述

    HIPO:

    HIPO(Hierachy plus input-Process-Output),由层次结构图和IPO图两部分组成的。

    • 层次结构图(H):描述软件的层次结构,矩形框表示一个模块,矩形框之间的直线表示模式之间调用关系。举个栗子:见图1
    • IPO图:H图中只说明了软件系统由诸多模块组成及其控制层次结构,并未说明模块间的信息传递及模块内部处理。因此,需要绘制具体的IPO图来表达模块间信息的传递。IPO的形式为:列出有关的输入数据,对输入数据进行处理,最终填写输出数据。举个栗子:
      在这里插入图片描述

    H图说明了软件系统由哪些模块组成及其层次结构,IPO图说明了模块间的信息传递及模块内部的处理。如果在结构化设计中,一个系统模块结构图很复杂,可采用层次图对其进行进一步的抽象,并且可以给结构图中的每一模块配以相应的IPO图进行描述。对于IPO图,软件开发人员可以利用它进行模块设计,编写、修改或维护程序,也可根据它评价总体设计,所以说IPO图是系统设计阶段的一种重要文档资料。

    程序流程图:

    程序流程图(Program flow chart),是用规定的元素描述程序运行的具体步骤,也就是逻辑思路。
    基本元素:

    • 开始/结束
      在这里插入图片描述

    • 流程
      在这里插入图片描述

    • 判定
      在这里插入图片描述

    • 数据
      在这里插入图片描述

    • 数据库
      在这里插入图片描述

    • 连接线
      在这里插入图片描述

    举个栗子:
    在这里插入图片描述

    总结

    需求分析中首先需要数据流图来展示数据流的走向以及数据最终存储地;再绘制数据字典,是数据流图中的数据源及数据存储的定义及解释,而数据字典只列出了定义,并未展示出它们之间的联系;绘制ER图来表示实体与实体间的联系;而在总体设计中,首先需要绘制HIPO图对整个系统有个宏观的掌控;再绘制程序流程图来表达各个模块的具体逻辑思路。

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  • 结构分析和设计常见

    万次阅读 2019-04-26 23:21:07
    描述程序逻辑时,表示嵌套和层次关系,并具有强烈的结构化特征

    N-S图

    描述程序逻辑时,表示嵌套和层次关系,并具有强烈的结构化特征
    N-S图(Nassi和Scheiderman)把整个程序写在一个大框内,这个大框图是由若干个小的基本框图构成的流程图。
    在这里插入图片描述
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    PAD图

    PAD是问题分析图,用二维树形结构的图表示程序的控制流,将这种图转换为程序代码比较容易。

    具有清晰的逻辑结构,标准化图形等优点,引导设计人员使用结构化程序设计方法,从而提高程序的质量

    详细设计(软件设计)中常用的图形工具,它是一种由左往右展开的二维树型结构.PAD图的控制流程为自上而下,从左到右地执行.

    以二维展开的图形描述方式,展现程序的逻辑结构(或者数据结构)

    是一个图表工具,运用结构化设计思想呈现程序逻辑结构

    在这里插入图片描述
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    系统流程图

    程序设计图
    业务流程图TFD
    是业务流程调查的图形化表示,它反映现有系统各部门的业务处理过程及其之间的分工与联系,以及连接各部门信息流的传递和流动关系,体现现有系统的边界,环境,输入输出和数据存储等内容

    描述管理系统内各单位、人员之间的业务关系,作业顺序和管理信息流向的图表

    以图形化的方式展示应用程序从数据输入开始到获得输出为止的逻辑过程

    业务流程图是从业务入手,从与企业生产经营直接有关的机构开始,进行业务调查而形成的。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    数据流程图

    (Data FlowDiagram,DFD/Data FlowChart)

    是数据库设计需求分析阶段对业务流程描述的文档数据流图

    是一种表达数据流从输入到输出移动变换过程的图形,是结构化分析阶段产生的结果
    是一种描述数据通过系统的流程以及系统实施的工作或处理过程的过程模型

    数据流程图是业务流程图的数据抽象,它屏蔽了业务流程的物理背景而抽象出数据的特征,它描述了数据在业务活动中的运动状况。
    在这里插入图片描述

    A、数据流程图:是描述系统数据流程的工具,它将数据独立抽象出来,通过图形方式描述信息的来龙去脉和实际流程。

    E-R图

    提供了表示实体类型、属性和联系的方法,数据库概念结构设计时用来描述现实世界的概念模型

    E-R图即实体-联系图,提供了表示实体型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。

    工厂(包括厂名和厂长名)需要建立一个管理数据库存储以下信息:(1)一个厂内有多个车间,每个车间有车间号、车间主任姓名、地址和电话。 (2)一个车间有多个工人,每个工人有职工号、姓名、年龄、性别和工种。3)一个车间生产多种产品,产品有产品号和价格。4)一个车间生产多种零件,一个零件也可能为多个车间制造。零件有零件号、重量和价格。 (5)一个产品由多种零件组成,一种零件也可装配出多种产品。6)产品与零件均存入仓库中。7)厂内有多个仓库,仓库有仓库号、仓库主任姓名和电话

    在这里插入图片描述

    IPO 图

    说明模块的输入、输出数据和数据加工的重要工具
    是一种流程描述工具,描述构成软件系统的每个模块的输入,输出和数据加工

    在计算机领域IPO是指结构化设计中变换型结构的输入(Input)、加工(Processing)、输出(Output)。IPO图是对每个模块

    进行详细设计的工具,它是输入加工输出(INPUT PROCESS OUTPUT)图的简称。在系统的模块结构图形成过程中,产生了大量的模块,在进行详细设

    计时开发者应为每一个模块写一份说明。

    IPO图就是用来说明每个模块的输入、输出数据和数据加工的重要工具
    在这里插入图片描述

    位示图

    每个二进制位标志一个盘块是否分配,0代表空闲,1代表已分配

    甘特图

    gantt图又称为横道图、条状图(Bar chart)。

    一种横轴是时间纵轴是各个作业的计划进度检查工具
    在这里插入图片描述

    PERT图

    也称“计划评审技术”,反映各任务之间的依赖关系,
    一个大项目可分为若干相互关联的子项目或任务,并发执行或者需在另一任务完成后才能进行。项目进度可用PERT有向图来描述任务和其完成时间
    在这里插入图片描述

    判定树

    判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。
    在这里插入图片描述

    系统功能体系图

    业务功能一览图
    功能模块图
    在这里插入图片描述

    组织架构图

    组织结构图
    把企业组织分成若干部分,并且标明各部分之间可能存在的各种关系

    组织/业务关系图

    描述了业务和部门的关系

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  • 数据结构:图结构的实现

    万次阅读 多人点赞 2018-02-07 19:44:45
    是一种很重要的数据结构,不解释。
  • 【能带结构绘图和初步分析】1.1能带简介在形成分子时,原子轨道构成具有分立能级的分子轨道。晶体是由大量的原子有序堆积而成的。由原子轨道所构成的分子轨道的数量非常之大,以至于可以将所形成的分子轨道的能级...
  • 群体结构分析

    千次阅读 2018-10-28 10:55:00
    群体结构图形——structure堆叠 2016/05/17 分享到: ...之前基迪奥已经为大家介绍过群体结构两种图形——...1 假设群体亚群数等于3(k=3)的情况下的structure分析结果 “Structure”名词本身来自这种...
  • 结构分析

    千次阅读 2018-06-19 10:24:51
    软件定义时期:问题定义,可行性研究,需求分析 软件开发时期:总体设计,详细设计,编码与单元测试,综合测试 软件维护时期:软件维护 3、可行性研究 技术可行性 经济可行性 操作可行性 4、结构化方法概述 ...
  • Abaqus 子结构分析 实例

    千次阅读 2020-05-18 18:40:54
      本文以一四腿方桌为例,来介绍 Abaqus 子结构分析的实现。   原文链接:http://forum.simwe.com/forum.php?mod=viewthread&tid=997406&highlight=子结构 。 原贴截图 二、子结构部分的创建   ...
  • 全网最全的鸿蒙源码结构分析(附自制4张架构

    万次阅读 多人点赞 2020-09-21 23:44:34
    文章目录一、鸿蒙结构图自制版(结合源码重新制作)制作过程解密:二、思维导图图解鸿蒙结构以及对应的源码目录三、制作每一个库的内容介绍以及和架构的对照详细表格1、官方文档给出的分类(补充:每个仓库介绍和...
  • 过程FMEA:步骤二 结构分析

    千次阅读 2020-03-10 09:45:55
    过程结构分析旨在识别制造系统并将其分解为过程项、过程步骤和过程工作要素。 过程结构分析的主要目标是: • 分析范围的可视化 • 结构树或其他:过程流程 • 识别过程步骤和子步骤 • 顾客和供应商工程团队之间...
  • ansys静态结构分析

    千次阅读 2020-09-21 19:24:24
    ansys 静态结构分析 1分析类型选择: 打开workbench找到静态结构static structural 双击最下面static structural重命名 2:材料加载: 右键双击Geometry—选择import Geometry —选择Browse—将零件的格式改为ALL ...
  • 结构化设计(SD)是以结构分析(SA)产生的数据流为基础,将数据流按一定的步骤映射成软件结构图(SC)。 一. 数据流的类型 结构化设计的目的是要把数据流映射成软件结构,根据数据流的特性,一般可分为变换型数据...
  • DFMEA步骤二:结构分析

    千次阅读 2020-02-07 12:25:38
    设计结构分析的目的是将设计识别和分解为系统、子系统、组件和零件,以便进行技术风险分析。 设计结构分析的主要目标是: ● 分析范围的可视化 ● 结构树或其它:方块、边界、数字模型、实体零件 ● 设计接口、...
  • 结构分析与设计方法

    千次阅读 2019-04-09 11:35:06
    结构分析方法是一种面向数据流的传统软件开发方法,它以数据流为中心构建软件的分析模型和设计模型。结构分析结构化设计和结构化程序设计构成了完整的结构化方法。 结构分析方法采用“自顶向下,逐层分解...
  • 通过使用软件体系结构,可以有效地分析用户需求,方便系统的修改,以及减小程序构造风险。 随着软件规模不断地增大和复杂程度日益增高,系统框架架构的设计变得越来越关键。软件框架设计的核心问题是能否复用已经...
  • 1. 摘要这篇文章中,主要针对的是语篇结构和类型、层级性和分析模式的研究,着重对于语篇的结构类型进行了相关的探讨。我也主要是注重其语篇的结构方面进行相关的思考。2. 语篇、话语与篇章语篇(text)和话语...
  • 需求分析——结构分析

    千次阅读 2019-05-30 19:31:17
    (1)结构分析强调数据变换和功能分解的图形化描述,它还包括一个上下文(context diagram) (2)结构分析是应用非常广泛的、图形化的需求建模方法,它主要用于产生用户模型。 (3)利用多个模型从不同视角...
  • 分析PNG图像结构

    万次阅读 多人点赞 2012-12-13 13:45:04
    5.2.2 PNG图像文件存储结构(1) PNG文件存储结构的格式可以在http://www.w3.org/TR/REC-png.htm上找到定义。 BMP文件总体上由两部分组成,分别是PNG文件标志和数据块(chunks),如表5-8所示。其中数据块分为两...
  • 蛋白质结构预测与分析

    千次阅读 2020-06-05 19:53:40
    1蛋白质的二级结构 DSSP指认 DSSP(Definition of Secondary Structure of Proteins),即蛋白质二级结构定义词典。DSSP并不预测二级结构,而是根据二级结构的定义对已经测定三级结构的蛋白质的各.
  • 结构分析方法 结构分析是一种半形式化的建模技术,即抽取系统的本质要素,描述数据和行为的模型。注意:系统模型不是系统的代替表示,而是摈弃细节后的系统的抽象。 其要完成的主要目标:描述客户的需要;建立...
  • 1、structure的由来 ...这个软件是由斯坦福大学Pritchard实验室开发的一款群体结构分析软件,最早在2000年发表在《Genetics》上[1]。 2 structure惊人的引用次数 Structure软件分析达到的目的...
  • 第五节 结构分析模型

    千次阅读 2020-04-26 09:57:42
    1.数据流(Data Flow Diagram):简称DFD,它从数据传递和加工角度,以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种.....
  • 目录 1.学生选课 2.求解系统 1.学生选课 数据流 软件结构图 2.求解系统 数据流 软件结构图
  • 英语语言学 句法树形 两句话分析

    千次阅读 2020-12-20 01:06:17
    我给你的是 Leonard Bloomfield 句子成分分析法,你要的是Norm Chomsky 生成语法标记方式。后者源于前者。昨天太晚,没有完成最后一层排列,现补上:SENTENCE(CP)____________|____________SUBJECT(NP) PREDICATE(VP...
  • 模块结构图初涉

    万次阅读 多人点赞 2019-12-07 11:08:05
    模块结构图是用于描述系统模块结构的图形工具,不仅描述了系统的子系统结构与分层的模块结构,还清楚地表示了每个模块的功能 模块:模块是可以组合,分解和更换的单元,是组成系统,易于处理的基本单位 调用:在...
  • YOLO v3网络结构分析

    万次阅读 多人点赞 2018-07-26 12:07:09
    相信阅读了YOLO v3论文的小伙伴们会发现为什么这次的论文篇幅这么少?除去参考文献就四面?...于是在Github上搜了大牛们基于Tensorflow搭建的YOLOv3模型进行分析(本人只接触过TF,所以就不去看caffe的源码...
  • 软件工程之结构分析与设计

    千次阅读 2020-06-21 22:54:29
    结构分析方法概述 一种面向数据流的传统软件开发方法,以数据流为中心构建软件的分析模型和设计模型 分为: 结构分析(Structured Analysis 简称SA) 结构化设计(Structuresd Design 简称SD) 结构化程序设计...
  • 零件结构工艺性分析示例

    千次阅读 2020-04-24 11:32:30

空空如也

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