偶然内聚是内聚度最低的一种类型。模块内的各个元素之间没有任何联系，它们只是偶然地被放在同一个模块中。例如，在一个模块中包含了以下三个语句：
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说高内聚与低耦合_低内聚高耦合是一个好设计的特征吗,希望能够帮助大家进步!!!
面向对象语言借鉴了20世纪50年代的人工智能语言LISP，引入了动态绑定的概念和交互式开发环境的思想；始于20世纪60 年代的离散事件模拟语言SIMULA67，引入了类的要领和继承，成形于20世纪70年代的Smalltalk。
耦合度 一、什么是耦合度 软件设计中通常用耦合度和内聚度作为衡量模块独立程度的标准。划分摸块的一个准则就是高内聚低耦合。 耦合度(Coupling)是对模块间关联程度的度量。耦合的强弱取决与模块间接口的复杂性、调用模块的方式以及通过界面传送数据的多少。 模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系，包括控制关系、调用关系、数据传递关系。模块间联系越多，其耦合性越强，同时表明其独立性越差。降低模块间的耦合度能减少模块间的影响，防止对某一模块修改所引起的“牵一发动全身”的水波效应，保证系统设计顺利进行。 内聚和耦合密切相关，同其它模块存在强耦合关系的模块常意味这弱内聚，强内聚常意味着弱耦合。 耦合度就是某模块（类）与其它模块（类）之间的关联、感知和依赖的程度，是衡量代码独立性的一个指标，也是软件工程设计
面向对象的方面的相关面试题也和大家总结了好几天了，把其中的内容分成了好几个板块和知识点，今天就来继续和大家分享最后的一部分，
随着项目规模的不断扩大,代码的模块化开发变得越来越重要。优秀的模块化设计,不仅可以提高代码的复用性、可维护性,还可以降低耦合,增强内聚。那么,Java项目要如何进行模块化开发呢?本文将为大家详细介绍。
说到这个人工鱼群算法，又想起了小编的卢浮宫……在今年年初的美赛中，小编用的就是这个算法，只不过……参加今年美赛的同学都懂的。
内聚性是软件工程中的一个重要概念，它描述了一个模块内部各个元素之间的紧密程度。内聚性强的模块意味着模块内部的功能紧密相关，这通常能提高模块的可重用性和可维护性。内聚性可以分为多种类型，每种类型都有其特点和适用场景。
在软件开发中，良好的设计是构建可维护、可扩展和可理解的系统的关键。耦合和内聚是软件设计中两个至关重要的概念，它们直接影响着代码质量和系统的可维护性。本文将深入探讨耦合和内聚的含义，以及如何在软件设计中达到良好的平衡。
高内聚、低耦合是我们在软件设计过程中必须遵循的一个重要原则，在整个软件工程中占有很大的比重。而对于内聚和耦合你还是仅仅局限于“高内聚，低耦合”的模糊概念吗？那你是如何判断何为高低呢？本篇文章将带你分别深度剖析和总结内聚与耦合的 7 种类型和描述，为在以后的项目开发与考试中更好地判断类型助你一臂之力！
在架构设计的领域，⼈们总结出了很多原则。这些原则的⽤语⼤都很简略，容易传播。但是提出这些原则的⼈，往往不会告诉你，为什么应该是这样的原则。哪怕说了背景，过了⼀段时间，听的⼈可能已经不知道原则提出⼈的初衷。⽽且这些原则，粗看起来是很有道理，可是在实践中，却往往不是这么回事，那么就沦为⼼灵鸡汤了。在看这些原则的时候，每个⼈都要形成⾃⼰的判断能⼒，不要⼈云亦云才好。以下是个⼈对⼀些设计原则的思考，不⼀定正确，期望能够引发读者⾃⼰的思考，形成读者⾃⼰的判断。
1、总体设计的必要性：可以站在全局角度上，花较少成本，从抽象的层次上分析对比多种可能性的系统实现方案和软件结构，从中选出最佳方案和最合理的软件结构，从而用较低成本开发出较高质量的软件系统。
在软件设计中，耦合（Coupling）和内聚（Cohesion）是两个非常重要的概念。它们描述了模块之间和模块内部的关系，理解这些概念有助于设计出高质量的软件系统。
模块之间传递的不是数据信息，而是控制信息例如标志、开关量等。一个模块控制了另一个模块的功能。
最近在做 BI-统计图查询层重构(java应用层分析查询), 自己也在设计的这个过程中结合过往的经验在思考:
苏宁的技术架构，由苏宁云、基础支撑、后台、中台和前台组成。苏宁云主要为业务开发提供云服务。基础支撑，包括数据连接协议、防火墙、日志、中间件、短信等。在苏宁云和基础支撑之上，业务开发分为前中后台。而 Web 前端，主要集中在前台上。包含 PC 端、移动 WAP 端等。
模块的控制范围包括模块本身及其所有的从属模块。模块的作用范围是指模块一个判定的作用范围，凡是受这个判定影响的所有模块都属于这个判定的作用范围.，原则上一个模块的作用范围应该在其控制范围之内，若没有，则可以将判定所在模块合并到父模块中，使判定处于较高层次。 在软件设计中，人们总结了一些启发式原则，根据这些原则进行设计，可以设计出较高质量的软件系统。其中，模块的扇入扇出适中，模块大小适中以及完善模块功能都可以改进设计质量。而将相似功能的模块合并可能会降低模块内聚和提高模块之间的耦合，因此并不能改进设计质量。
此次为大家分享的是来自Nature Communiations 上的一篇题为”Predicting the structure of large protein complexes using AlphaFold and Monte Carlo tree search” 的文章，来自斯德哥尔摩大学生物化学和生物物理系的Patrick Bryant团队。
N-S图 不适合复杂程序设计，具有强烈的结构化特性，当问题复杂的时候，这个图可能非常大。
Premraj是stackoverflow上一个一个最会举例子的专家，我特意收集了他的一些有趣的举例：
最近一个多月因为忙于工作上的项目重构，所以文章一直没能更新。现在，重构终于暂时告一段落，于是，赶紧抽时间把文章写完更新发布。下面进入正文。
*本文原创作者：Sunnieli，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 前言 上一篇中通过对阿里聚安全[1]、360App漏洞扫描[2]、腾讯金刚审计系统[3]、百度移动云测试中心[4]以及AppRisk Scanner[5] 在收费情况、样本测试后的扫描时间对比和漏洞项专业对比后，本篇将以各个厂商的扫描能力作为分析维度展开。 测试方法 使用自己编写的测试APP测试各个扫描平台的扫描能力。这些扫描能力主要分为静态检测能力和动态检测能力。 静态检测能力包括检测隐藏dex、过程间分析、较复杂漏洞检
想象这样一个场景：你可能希望为你的法国客户提供指定主题的热点报道。为实现这一功能，你需要向 谷歌或者Twitter的API请求所有语言中针对该主题最热门的评论，可能还需要依据你的内部算法 对它们的相关性进行排序。之后，你可能还需要使用谷歌的翻译服务把它们翻译成法语，甚至 利用谷歌地图服务定位出评论作者的位置信息，最终将所有这些信息聚集起来，呈现在你的网站上。
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
接口设计：描述用户界面，软件和其他硬件设备、其他软件系统和使用人员的外部接口，以及各种构件之间的内部接口。
模块内聚 把具有强关联性的业务逻辑放在一个模块叫功能性内聚，功能性内聚被认为是最佳实践。不论如何聚合，我们还是会看到很多对象会跟其他的对象发生关联，形成了一个复杂的关系网，不论是一对一、一对多还是多对多。来自模型的挑战常常不是让它们尽量完整，而是让它们尽量地简单和容易理解。这意味着，除非直到模型中嵌入了对领域的深层理解，否则大多数时候需要对模型中的关系进行消减和简化。 首先，要删除模型中非基本的关联关系。它们可能在领域中是存在的，但它们在我们的模型中不是必要的，所以我们要删除它们。其次，可以通过添加约束的
框架（Framework）是一种用于开发软件、网站或应用程序的基础结构，它提供了一组通用的工具、库、规范和设计模式，用于简化和加速开发过程。框架通常包含了一些预先定义好的组件和模块，开发者可以使用这些组件和模块来构建自己的应用程序，从而大大减少开发的时间和成本。框架也可以提供一些标准化的架构和流程，使得多个开发者之间的协作更加容易和高效。常见的框架包括Web框架、移动应用框架、桌面应用框架等。
聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多，能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。
如今，各行各业都在忙着转型，想要搭上智慧快车，开启数字化转型之旅。 在我们网购的过程中，经常会看到大多数商品发货地都写着金华、义乌等字样。 浙江省金华市以小商品闻名，据《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2020年，从电商市场主体的城市分布来看，深圳、上海位列前二；金华，这个浙江省的地级市则以20.56万家跻身全国电商市场主体数量TOP3。 去年新冠疫情影响了线下实体门店的发展，但却拉动了线上经济的增长。 据相关数据显示，金华市已成为外贸订单和长三角国际物流转移的重要承接地，快递业务量名列
A. 过程 B. 软件系统 C. 硬件环境 D. 人员
云聚通（多网聚合加速）能够让手机和各类行业终端可同时使用多运营商蜂窝网络/WiFi网络/卫星网络上网，通过硬件的多物理链路冗余，实现移动网络的增强。云聚通在终端侧提供了支持Android/iOS/Linux的SDK，在对终端业务流量进行拦截后，会按照算法策略分发在多个物理链路上。而云端的聚合网关则会对分散在各个物理链路上的数据包进行重组及去重，还原为原始的业务流量，通过NET网关，从公网或专线出口至业务服务器。
一、数据库设计的特点 数据库建设的基本规律 三分技术，七分管理，十二分基础数据 管理
每个模块之间相互联系的紧密程度，模块之间联系越紧密，则耦合性越高，模块的独立性就越差！反之同理；
1.为每种类型的模块耦合举一个具体例子。 耦合式对一个软件结构内不同模块之间互联程度的度量。耦合强弱取决于接口的复杂度，进入或访问某一模块的点，以及通过接口的数据。一般模块之间的可能的连接方式有七种，构成耦合的七种类型，它们的关系为：
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://lepdou.github.io/blogs/web_develop_standard/blog.html 引言 网上经常有这样的言论： 1.web开发太low，没技术含量。 2.web开发根本涉及不到多线程的问题等。 对于第一点，我想说技术没有高低贵贱之分，能把自己领域方向做到极致的才是最吊的。 对于第二点，谈一下个人对web应用的理解。web应用的定义：提供http协议支持的应用。 每一个系统都不是封闭的，肯定得和其它系统或者人交互。http
内聚，是从功能角度来衡量模块内的联系，一个好的内聚模块应当恰好做一件事。它描述的是模块内的功能联系；
「职播间」第15讲邀请到了聚虹光电创始人、虹膜识别领域知名科学家宫雅卓来做主题为「现代虹膜技术及其应用」的分享。
2016年，拨开产业泡沫，大数据企业开始探讨如何利用大数据解决企业与用户实际问题。而这一过程中，场景应用必然会被提及。聚美物联CEO金寿江告诉数据猿记者：“大数据时代，识别用户当前的场景需求，才是企业
最近开始学习 Scala，相较于学习 Haskell 的过程来看，Scala 真是直观得多，友好得多，更容易上手。以前写过关于从熟悉的 Java 和 JavaScript 来逐步学习 Groovy 和 Haskell 的文章，这以后再来学习 Scala 的话，就可以不断比较了。如果和我一样有 Java 经验的话但是从来没有接触过 Scala 的话，建议先阅读这篇文章，A Scala Tutorial for Java Programmers，一边比较，一边熟悉，同时配套的还有这个，Scala for Java programmers – Joakim Ohlrogge & Enno Runne，Youtube 上的视频，很直观，然后再从 Scala 官网的文档上面逐步涉入。
本文是「小孩都看得懂」系列的第四篇，本系列的特点是没有公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
总体设计的基本且的就是回答“概括地说，系统应该如何实现”这个问题。因此,总体设计又称为概要设计或初步设计。通过这个阶段的工作将划分出组成系统的物理元素程序、文件、数据库、人工过程和文档等,但是每个物理元素仍然处于黑盒子级，这些黑盒子里的具体内容将在以后仔细设计。总体设计阶段的另一项重要任务是设计软件的结构，也就是要确定系统中每个程序是由哪些模块组成的，以及这些模块相互间的关系。
问答时间：2021年4月1日 嘉宾简介： 唐光文(花名大唐)：NamePre联合创始人，聚名科技集团董事，聚名网总经理。先后服务于中国数据、百度等知名企业，十年域名行业从业经验及个人域名投资经历。 主持人简介 吴洪声(人称:奶罩)：腾讯云中小企业产品中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长，中欧国际工商学院EMBA。 01 吴洪声：你从业于互联网行业十载，先后在中国数据、百度等知名的企业工作过，什么机缘巧合让你投身于域名行业？在这个行业有什
面向过程的思维模式是简单的线性思维 ，思考问题首先陷入第一步做什么、第二步做什么的细节中。这种思维模式适合处理简单的事情，比如：上厕所。
61、极限编程(XP) 是 敏捷开发的一种，包含12个实践操作，其中，集体所有权表示任何开发人员都可以对系统任何部分进行改变，结对编程实际存在一个非正式的代码审查过程，可以获得高质量的代码。
Java语言在企业级开发中的地位一直很稳固，几十年下来，Java语言不管在开发者数量还是企业级应用部署量都是领先的。每年有大量的新人立志学好Java，但是又因为Java体系过于庞大，让很多初学者不知如何下手，一些抽象的概念和思想，很容易让初学者还没入门就放弃，比如： 1、面向对象编程思想，包括类、对象、继承、多态等抽象概念 2、大量的关键字、语法规则和标准库函数等语法 3、搭建相应的开发环境，包括JDK、Eclipse或者其他集成开发环境等 4、异常处理的基本原理和常见的异常类型 5、面向对象设计模式，如
QualiMap 是一款主要由Fernando Garcı ́a-Alcalde、Konstantin Okonechnikov 开发的用于评估高通量测序数据质量的工具。主要用于分析和可视化测序数据的质量指标。
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