1.UML的系统分析进一步要确立的三个系统模型是(对象静态模型)、对象动态模型和系统功能模型。
2.UML的的客户需求分析、系统分析和系统设计阶段产生的模型,其描述图符(完全相同)。
3.类和对象都有属性,它们的差别是:类描述了属性的类型,而对象的属性必须有(具体值)。
4.UML系统分析阶段产生的包图描述了系统的(系统体系层次结构)。
5.在UML软件开发过程系统分析阶段产生的对象模型有三种模型。
它们是:对象的静态模型、对象的动态模型和对象的系统功能模型。
6.在UML的类图中,类之间的关系有泛化、实现、聚集、依赖和关联5种。
7.共享聚集的“部分”对象可以是任意“整体”对象的一部分,表示事物的整体/部分关系较弱的情况,“整体”端的重数应该是n。
8.在UML软件开发过程的需求分析和系统分析阶段,建立类模型的步骤分为寻找确定类、定义类的接口、定义类之间的关系、建立类图和建立系统包图。
9.组合聚集是指“整体”拥有它的“部分”,它具有强的物主身份,表示事物的整体/部分关系较强的情况。
“部分”生存在“整体”中,不可分离,它们与“整体”一起存在或消亡。
“整体”的重数必须是1。
10.封装是指把对象的(属性和操作)结合在一起,组成一个独立的对象。
2024/3/26 9:21:45 911KB uml 面向对象 试卷 答案
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小巧精悍的中国式报表控件。
2.7主要变动:1.增加了设计器的OCX可视控件,可以将设计器嵌入到自己的Form和网页中。
2.VCL控件增加了相关的右键菜单,可以在Delphi的IDE中设计报表。
3.采用全新Office风格的工具条界面(无需皮肤控件支持)。
4.报表对象的右键菜单中增加了:自动对齐,统一调整大小等功能菜单。
5.图表功能改进,例如:支持设置X轴标题,支持多个Series等。
6.图片和文本一样支持居中、靠右显示等特性。
7.自动合并选项中的“约束合并”改为“依赖关系”由原来的“受左边列合并关系约束”改变为“受左边最近一个合并列的约束”。
8.修正了报表视图中,源子表过宽不能完整显示的问题。
9.修正了设计器处于Form设计页面时退出报错的问题。
10.修正了最小行高度调整不能到位的问题。
11.改进了列自动合并算法,修正了对于复杂报表中单元格自动合并错位的问题。
12.修正了多份打印时,页数不正确的问题。
13.修改了连续纸打印(纸张自动高度)时,对某些打印机的设置失效的问题。
2024/3/25 12:55:29 18.3MB AC Report Anycell 中国式报表
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这应该是第一个用python语言写的flappybird吧。




需要安装依赖包pygame
2024/3/21 15:52:04 689KB python pygame
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GraphNeuralNetwork《深入浅出图神经网络:GNN原理解析》配套代码关于勘误由于作者水平有限,时间仓促,书中难免会有一些错误或不准确的地方,给读者朋友造成了困扰,表示抱歉。
仓库中提供了目前已经发现的一些问题的,在此向指正这些错误的读者朋友表示感谢。
在5.4节图滤波器的介绍中,存在一些描述错误和概念模糊的问题,可能给读者理解造成偏差,勘误中对相关问题进行了更正环境依赖python>=3.6jupyterscipynumpymatplotlibtorch>=1.2.0GettingStartFAQCora数据集无法下载Cora数据集地址是:。
仓库中提供了一份使用到的cora数据,可以分别将它放在chapter5/cora/raw或者chapter7/cora/raw目录下。
新代码直接使用本地数据.
2024/3/18 14:45:35 306KB gcn gnn graph-neural-network JupyterNotebook
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聚类分析不要忘记在pom.xml中添加“json-simple”作为项目的依赖在运行程序之前,将开源物理库导入项目()要创建导入文件,请调用randomDataGenerator.js脚本var1是导入文件的标题(例如dataFile)var2是集群节点的数量(例如25)var3是概率(例如0.3)如果运行初始化而不导入数据文件,它将在变量中生成具有指定计数和边沿概率的随机点个人实验结果我已经从项目中创建了数据文件,节点是方法,边缘是函数调用。
初始状态描述在./SampleData/Analysis_Functions.txt文件中,固定的数据文件是./SampleData/analysis.json这是集群的初始状态这是形成的团簇./SampleData/Analysis_Cluster.txt文件中的文本形式也描述了群集
182KB JavaScript
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DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络:一种新的无标记机器故障智能诊断方法)雷亚国团队2018年文章。
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而,对于大部分机械,很难获得大量的有标签数据。
此外,尽管一些机械可以获取有标签数据,但是由于数据分布的差异,用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
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本文在SUSE12SP2下,通过docker的rpm包安装了docker,并解决了依赖报错等问题,成功启动docker
2024/3/15 16:02:07 18.75MB suse docker
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自述文件该自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。
您可能要讲的内容:Ruby版本系统依赖配置数据库创建数据库初始化如何运行测试套件服务(作业队列,缓存服务器,搜索引擎等)部署说明...
2024/3/14 18:14:42 61KB Ruby
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windows下配置ceressolver需要的压缩包,无需再下载其他资源,根据本人博客可以配置成功,亲测有效。
2024/3/14 14:26:37 7.31MB ceres gflags glogs eigen
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随着网络的普及,人类生活越来越依赖网络,人与人之间的交也更多的是在网络上进行,于交流的实时性,即时通讯系统也被越来越多的人所使用。
即时通讯系统除了普通的生活上的交流,也在商业交流中越来越受到重视,它可以是个很好的与客户之间即时交流的平台,在时间上它要比电子邮件更加具有实时性,而费用相对电话交流也要经济的多。
在这种环境下,聊天软件作为一种即时通讯工具,得到了很好的发展
2024/3/14 11:32:24 517KB 聊天软件
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡