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架构」示例-订餐系统

(DFD)提供了系统内信息(即)的可视化表示。通过绘制,您可以了解由参与系统的人员提供并交付给他们的信息、完成所需的信息以及需要存储和访问的信息。 食品订单系统示例包含三个、四个外部实体和两个存储。根表,我们知道客户可以下订单。 提示和注意事项提示过标签应该是动词短语;存储由名词表示存储必须至少与一个进相关联外部实体必须与至少一个相关联不要让它变得太复杂;通常5 - 7个普通人可以管理DFD是不确定的 中的连接器用于表示,而不是表示、步骤或其他任何东西。当我们将结束于存储的标记为“请求”时,这意味着我们将请求作为传递到存储中。 如果您想对系统建模,那么可以使用UML活动或BPMN业务。如果希望对存储的内部结构建模,请使用实体关系

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(DFD) 示例:食品订购系统

DFD显示将从系统输入和输出的信息类型,如何经系统以及将存储在何处。与传统的结构化不同,它不显示有关时序的信息,也不显示是按顺序还是并行运行的。 DFD代表以下内容:外部设备发送和接收更改该的进动本身存储位置image.png所有都包括四个主要元素:实体,存储和。 换句话说,遵循层次结构; 也就是说,表可以由若干层组成,每个层对于特定的过功能是唯一的,并且每个子系统表示处理的过或活动。 信息技术专业人员和系统分析师使用来记录和向用户显示如何在系统中的不同进之间移动。分析师通常从总体情况开始,然后转向每个的更精细细节。 其他DFD资源工具如何绘制具有多个上下文级别的DFD?食品订购系统描述:(DFD)可用于显示问题域(例如,信息系统)内的信息。这是食品订购系统的

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    架构」什么是(DFD)?如何绘制DFD?

    什么是(DFD)?一胜千言。(DFD)是可视化系统中信息的传统方法。一个整洁而清晰的DFD可以形化地描述大量的系统需求。它可以是手动的,自动的,或者两者的结合。 由于这个原因,人们习惯于在的边缘绘制外部实体。?过是进行操作和转换的业务活动或功能。可以将分解为更细的细节级别,以表示如何在中处理。? 存储存储表示进所需和或产生的持久的存储。下面是一些存储的例子:成员表单、库表等。?表示信息,其方向由箭头表示,箭头显示在连接器的末端。?在本教中我们将做什么? 拖出资源目录标并按进顺序释放鼠标按钮。?从资源目录中选择。?新订单信息有说明。??同时,订单也从库中接收客户信息来处理订单。使用资源目录创建从客户到处理订单的。? :实例-订餐系统如何使用ERD对关系库设计建模?如何开发现有的和将来的业务?

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    架构」5分钟学会:客户服务系统示例

    (DFD)提供了系统内信息(即)的可视化表示。通过创建一个,您可以告诉参与系统的人员所提供和交付的信息、完成所需的信息以及需要存储和访问的信息。 CS系统示例是一个层次,包括:上下文关系(概念上为零级)第1层的过以及可能的第2级DFD和功能分解的进一步级别,这取决于系统的复杂性上下文下显示了为铁路公司的客户服务系统绘制的上下文 CS系统示例包含四个、两个外部实体和四个存储。虽然没有控制中形状位置的设计指导原则,但我们倾向于将放在中间,将存储和外部实体放在两侧,以便于理解。 提示和注意事项用D、M和T表示类型在中绘制的每个存储都以字母为前缀,默认情况下为D。字母表示存储所保存的的类型。 不要混淆和进当遇到从存储连接到的连接器时,如果没有在关系上显示指定的请求步骤,一些设计人员可能会感到不舒服。

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    Linux内核包skb的(1)

    最近要给团队做一个长期的内部分享,主题就是Linux内核中包的处理。 这几天抽空画了一部分。 内核网络模块非常复杂,完整的需要慢慢完善,以后会借内部分享的机会不断完善这个,欢迎大家指正和提出宝贵意见。 但skb path又无法脱离网卡驱动,这里选择了Intel的e1000网卡驱动:原因有二,一是Intel网卡驱动是内核里面写得最清楚,可读性最高的;二是e1000是Intel里面比较简单的驱动:) 无无真相 ,上~~~。

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    后端序员必备:Mysql库相关原理

    前言整理了一些Mysql库相关原理,做一下笔记,大家一起学习。1.mysql主从复制原理mysql主从复制原理是大厂后端的高频面试题,了解mysql主从复制原理非常有必要。 主从复制原理,简言之,就三步曲,如下:主库有个bin-log二进制文件,纪录了所有增删改Sql语句。(binlog线)从库把主库的bin-log文件的sql语句复制过来。 (io线)从库的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句。(Sql执行线)如下所示:? 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现:存储过,触发器,视。3)第三层是存储引擎。存储引擎负责在MySQL中存储、提取。 记录在页中的存储每当我们插入一条记录,都会从Free Space部分,也就是尚未使用的存储空间中申请一个记录大小的空间划分到User Records部分,当Free Space部分的空间全部被User

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    软件工的概念及步骤

    一、概念(Data Flow Diagram,DFD)是从传递和加工的角度,以形的方式来描述逻辑输入经过系统加工处理后转化为逻辑输出的结构化系统分析工具重点理解:系统的输入和输出分别是什么 、从何处来又去向何方、存储在何处二、 元素:一组固定成分的组成,表示向。 每个加工都有编号(看出是哪个加工分解出的子加工)和名字存储:每个存储都有一个名字源:的发源地、归属地三、步骤确定系统的输入输出:扩大范围,把可能有的内容全部包括进去由外向内构建系统的顶层 :系统从外界接收了什么、系统向外界发送了什么自顶向下逐层分解,绘制分层四、注意加工的输出不应与输入同名,即是成分相同;允许一个加工有多条向另一个加工,也允许一个加工有两条相同的输出向不同的加工 画出系统的顶层及1层

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    后端序员必备:Mysql库相关与原理

    前言 整理了一些Mysql库相关原理,做一下笔记,大家一起学习。1.mysql主从复制原理mysql主从复制原理是大厂后端的高频面试题,了解mysql主从复制原理非常有必要。 主从复制原理,简言之,就三步曲,如下:主库有个bin-log二进制文件,纪录了所有增删改Sql语句。(binlog线)从库把主库的bin-log文件的sql语句复制过来。 所有跨存储引擎的功能都在这一层实现:存储过,触发器,视。3)第三层是存储引擎。存储引擎负责在MySQL中存储、提取。 下边我们用表格的方式来大致描述一下这7个部分:记录在页中的存储每当我们插入一条记录,都会从Free Space部分,也就是尚未使用的存储空间中申请一个记录大小的空间划分到User Records部分 ,当Free Space部分的空间全部被User Records部分替代掉之后,也就意味着这个页使用完了,如果还有新的记录插入的话,就需要去申请新的页了,这个过示如下:不同Innodb页构成的结构一张表中可以有成千上万条记录

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    、FBI

    1、以下摘自上世纪80年代的一本建模书籍。从形猜测,以下说法正确的是()? A) 1表达业务建模,2表达需求,3表达分析。 B) 1表达需求,2表达分析,3表达设计。  C) 1表达需求,2和3表达分析。 D) 1表达业务建模,2和3表达需求。2、抵触建模的心态中,有的属于过于自卑,有的属于过于自大。 根这个分类,以下选项的言论中,和其他几个选项不同的是() A) 等你画完,我都做完了。 B) 我这个产品所有医院都可以用,光去调研一家医院,不是忽略了其他医院的需求吗?  D) 以关系户企业为目标组织做需求启发和需求定义,但在分析和设计工作考虑将来做面向全国同类企业产品时的复用。

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    建模范例

    使用Pytorch实现神经网络模型的一般包括:1,准备2,定义模型3,训练模型4,评估模型5,使用模型6,保存模型。对新手来说,其中最困难的部分实际上是准备。 我们在实践中通常会遇到的类型包括结构化,文本,时间序列。 本篇我们示范cifar2建模。 在Pytorch中构建管道通常有两种方法。第一种是使用 torchvision中的datasets.ImageFolder来读取片然后用 DataLoader来并行加载。 第二种方法是读取用户自定义集的通用方法,既可以读取集,也可以读取文本集。本篇我们介绍第一种方法。

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    【理论】软件工中的

    字典是结构化分析方法中常用的两种工具。本文中基础资料收集于网络,顶层部分加入里自己的理解。 ,简称DFD,是SA方法中用于表示系统逻辑模型的一种工具,它以形的方式描绘在系统中动和处理的过,由于它只反映系统必须完成的逻辑功能,所以它是一种功能模型。 有四种基本形符号箭头,表示; 〇:圆或椭圆,表示加工; = :双杠,表示存储(可以理解为文件); □:方框,表示的源点或终点。 分类事务型事务型结构的则呈束状变换型变换型结构的呈线性顶层顶层只包含一个加工,用以表示被开发的系统,然后考虑该系统有哪些输入、输出。 顶层示例?顶层的作用在于表明被开发系统的范围以及它和周围环境的交换关系。上面的话语比较抽象,有几个重点1)虽然顶层只有一个加工,但是需要包含系统所有的既定功能的转。

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    科学的处理

    小编邀请您,先思考:1 您是怎么做科学的?2 您如何理解产品??科学家知道把不同的理论和工具有机地结合在一起并最终形成特定的,进而依这个完成分析工作。 科学的整个包括这些环节:准备探索表示发现学习创造产品洞见与结论结果可视化 准备准备虽耗时和无趣,但是至关重要,因为它决定了的质量。 若是的质量得不到保证,后续所有的工作都会收到影响。准备包括读入和清洗。 探索探索用来查看内容,从字化和可视化入手,帮助我们找出集中的潜在信息并且确定分析的大致方向。表示表示是指选择合适结构存储。 这样做有两个作用:完成从原始集的转化为后续分析提供最优的内存消耗 发现发现是提出假设,完成验证,从集中发现特定的规律和模式的步骤。

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    系统

    系统设计.jpg仓库概念的传入一、日志采集系统 记录用户行为(搜索、悬停、点击事件、按钮、输入,请求异常采集等) PC端、App端(Ios,安卓),前端收集埋点二、业务系统库 JavaEE 作用:为企业提供战略决策支持,改进业务、控制成本、提高产品质量等。 准备工作:清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等。 ----结果呈现1.报表系统 -- 各类表 2.用户画像 -- 各类标签 3.推荐系统 -- 根标签,进行推荐 4.机器学习 -- 科学分析,强化推荐 5.风控系统 -- 响应各类异常----项目需求分析 1.用户行为采集平台搭建 2.业务采集平台搭建 3.仓库维度建模 * 4.分析指标:用户、量、会员、商品、销售、地区、活动等电商核心主题,统计报表指标个。 :Echarts -- 百度开源,需要绘,使用难度高 Superset -- 免费开源,适合中小型企业使用,简单轻量 QuickBI -- 收费 Data D -- 收费、酷炫任务调度:Azkaban

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    Influxdb写入

    Influxdb写入?write_flow.png

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    HBase 读写

    HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息要想取得这条,就需要先找到含有此条记录的 hbase:meta 表就像一个目录,通过他可以快速定位的实际位置hbase:meta 表是存储在 ZooKeeper 中的,所以客户端就需要先访问 ZooKeeper,获取到 hbase:meta ,从中查询出目标是在哪个 regionserver 中的哪个 region 中,然后到 region 中进行读取? 我们可能会感觉这个寻址路径有点长,所以客户端会将查询过的位置信息保存缓存起来,方便以后快速读取写写操作会被分配到对应的 regionserver 进行处理,先回顾一下 regionserver 的结构 从客户端来看,写操作比较简单,写请求到达 regionserver 后,这些修改会先被写到 MemStore和 HLog 中,成功写入后便会通知客户端写入完成了MemStore 是内存缓存,保存最近更新的

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    分析

    一、为什么要做一份报告你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了分析话题,你下定决心要成为一个分析师,你搞来一堆学习资料和在线课,看完之后自信满满,准备去投简历 写了一大堆做报告的好处,那么以一个初学者的水平,如何去做一份报告呢?下文细说。二、制作报告的? 逐一分析上面三个注意点:选择熟悉感兴趣的领域行业,是为了保证你在后续的分析过中能够真正触及事情的本质——这一过通常称为洞察——而不是就字论字; 选择细分领域行业作为切入点,是为了保证你的报告能够有一条清晰的主线 Step 3:清洗在工作中,90%以上的情况,你拿到的都需要先做清洗工作,排除异常值、空白值、无效值、重复值等等。这项工作经常会占到整个分析过将近一半的时间。 描述分析的产出是表,下一个步骤的内容将基于这些表产出。Step 6:洞察结论这一步是报告的核心,也是最能看出分析师水平的部分。

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    Influxdb 写入

    写入分析本篇不涉及存储层的写入,只分析写入请求的处理Influxdb名词介绍如果想搞清楚Influxdb写入,Influxdb本身的用法和其一些主要的专用词还是要明白是什么意思,比如 POST, write, true, writeLogEnabled, h.serveWrite, }因此对写入请求的处理就在函 func (h *Handler) serveWrite(w http.ResponseWriter Handler.serveWrite梳理: 2.1 获取写入的db并判断db是否存在database := r.URL.Query().Get(db) if database == { h.httpError points, nil}这里的解析并没有用正则之类的方案,纯的字符串逐次扫描,这里不详细展开说了.PointsWriter分析定义在coordinatorpoints_writer.go中主要负责将写入到本地的存储

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    SpringMVC绑定

    WebDataBinderFactory 实例,以创建 DataBinder 实例对象 2.DataBinder 调用装配在 Spring MVC 上下文中的ConversionService 组件进行类型转换 、格式化工作。 调用 Validator 组件对已经绑定了请求消息的入参对象进行合法性校验,并最终生成绑定结果BindingData 对象 4. Spring MVC 抽取 BindingResult 中的入参对象和校验 错误对象,将它们赋给处理方法的响应入 Spring MVC 通过反射机制对目标处理方法进行解析,将请求消息绑定到处理方法的入参中 绑定的核心部件是DataBinder,运行机制如下: ?进行绑定的代码 ?有空再补一补了

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    HDFS写入

    NameNode建立通讯,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否 存在,返回是否可以上传; 2、 client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上; 3、 NameNode根配置文件中指定的备份量及机架感知原理进行文件分配 ,返回可用的DataNode的地址如: A,B,C; 4、 client请求3台DataNode中的一台A上传(本质上是一个RPC调用,建立pipeline),A收到请求会继续调用 B,然后B调用C ,将整个pipeline建立完成,后逐级返回client; 5、 client开始往A上传第一个block(先从磁盘读取放到一个本地内存缓存),以packet为单位(默认64K),A 收到一个packet 6、 被分割成一个个packet包在pipeline上依次传输,在pipeline反方向上,逐个发送ack(命令正确应 答),最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipelineack 发送给client; 7、关闭写入

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    像分割 | FCN集制作的全像标注)

    :1.为自己的制作label;2.将自己的分为train,val和test集;3.仿照voc_lyaers.py编写自己的输入层。 其中主要是如何制作自己的label困扰着大家。 补充:由于像大小的限制,这里给几个像Resize的脚本:(1)单张片的resize# coding = utf-8 import Image def convert(width,height): 盆栽 sheep 128 64 0 sofa 0 192 0 train 128 192 0 tvmonitor 0 64 128 显示器然后使用python 的skimage库进行颜色填充,具体函是 第三步:最关键的一步需要注意的是,label文件要是gray格式,不然会出错:scores层输出与label的尺寸不一致,通道问题导致的,看下面的输出是否与VOC输出一致。

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