火龙果软件工程技术中心 怎样对客户进行UML业务建模简单而言，客户就是准备购买或使用、或者已经购买或使用了一个组织（下称业务系统）的产品或服务的人。
对于这个描述中，站在不同的角度，对客户的实质理解可能不同，而UML业务建模，则抓住了客户的这样一个实质含义：客户是站在这个业务系统的外部，和这个业务系统发生交互行为的对象。
早期有专家把Actor翻译为"外部动作者"，虽然有些拗口，但意义非常精准。
为什么UML一定要站在交互行为的角度来看客户呢？这是因为一个客户的重复进行的行为能最清楚地表达客户的真实需求（即所谓肢体语言表达更丰富且真实），对客户和业务系统之间的交互行为的描述和记录，不但可以指引未来
对于这个描述中，站在不同的角度，对客户的实质理解可能不同，而UML业务建模，则抓住了客户的这样一个实质含义：客户是站在这个业务系统的外部，和这个业务系统发生交互行为的对象。
早期有专家把Actor翻译为"外部动作者"，虽然有些拗口，但意义非常精准。
为什么UML一定要站在交互行为的角度来看客户呢？这是因为一个客户的重复进行的行为能最清楚地表达客户的真实需求（即所谓肢体语言表达更丰富且真实），对客户和业务系统之间的交互行为的描述和记录，不但可以指引未来
2023/11/13 16:29:33
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网页设计制作作品大全（11个作品）：1.手机数码商城HTML模板2.珠宝首饰微商城APP网站模板3.HTML移动端购物商城个人中心模板4.HTML5_shop_admin5.等等11个。
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2023/11/13 7:36:47
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k-means算法接受输入量k；
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；
而不同聚类中的对象相似度较小。
聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；
而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；
然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；
不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数.k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
2023/11/11 15:04:35
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机器人，动力学，滑模控制，自适应控制。
根据所在研究中心机器人的工作模式，把二自由度串联型机器人的关节控制当成经典案例进行深入探讨。
利用拉格朗日函数方法建立机器人动力学方程，近而确立机器人动力学模型。
基于永磁同步电机建立伺服控制系统，利用机器人的位置控制与电流相结合的方式完成机器人的动力学控制。
利用自适应控制来完成机器人的位置控制，利用滑模控制算法控制电机。
根据控制方法建立机器人和伺服控制模型，利用MATLAB中的Simulink模块进行仿真。
仿真结果表明，系统在短时间实现了良好的跟踪控制，从而验证了控制方法的可行性
根据所在研究中心机器人的工作模式，把二自由度串联型机器人的关节控制当成经典案例进行深入探讨。
利用拉格朗日函数方法建立机器人动力学方程，近而确立机器人动力学模型。
基于永磁同步电机建立伺服控制系统，利用机器人的位置控制与电流相结合的方式完成机器人的动力学控制。
利用自适应控制来完成机器人的位置控制，利用滑模控制算法控制电机。
根据控制方法建立机器人和伺服控制模型，利用MATLAB中的Simulink模块进行仿真。
仿真结果表明，系统在短时间实现了良好的跟踪控制，从而验证了控制方法的可行性
2023/11/10 21:05:49
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中文文本分类语料（复旦）-训练集和测试集这个链接是训练集，本语料库由复旦大学李荣陆提供。
test_corpus为测试语料，共9833篇文档；
train_corpus为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。
训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。
使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。
文件较大，下载时请耐心等待。
test_corpus为测试语料，共9833篇文档；
train_corpus为训练语料，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。
训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。
使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。
文件较大，下载时请耐心等待。
2023/11/10 13:33:38
101.81MB
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GRC(Graph-basedRelaxedClustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-ConstrainedMinimalEnclosingBall,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.
2023/11/9 9:31:33
487KB
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generator-center的oracle版本，基于nacos注册配置中心，内置了各层生成模板，可生成各层代码。
依赖于ocp，如果不知道下载依赖的项目，请留言，我会一一私信给你
依赖于ocp，如果不知道下载依赖的项目，请留言，我会一一私信给你
2023/11/9 3:38:32
26KB
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文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
2023/11/8 11:28:51
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分多角色（系统管理员，审核员，供应商等）登陆系统，招标、定标、流标管理1发布招标信息2查看、管理招标信息3尚未开始的招标项目4正在竞标4、等待定标5、完成招标6流标项目7、删除招标8统计分析9参数配置-企业类型-资质级别10、系统管理11日志管理12数据中心
2023/11/7 21:42:08
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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
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