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统一建模语言权威发布_一建报考条件学历要求(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

统一建模语言

UML图解：从ER图到部署图在软件工程的建模世界中，UML（统一建模语言）以其强大的表达力和广泛的适用性而备受青睐。𐟓Š𐟔砨ˆ‘们一起来探索UML的各种图形表示，从ER图到部署图，它们是如何帮助我们理解和设计复杂系统的。 1️⃣ ER图（实体关系图）：用于表示数据库中的实体和它们之间的关系，是数据建模的基础。 2️⃣ 用例图：描绘系统与用户之间的交互，是功能需求分析的直观工具。 3️⃣ 时序图：展示系统事件按照时间顺序的演变，是系统动态行为的重要描述。 4️⃣ 活动图：通过流程图的形式展示系统活动的执行顺序和分支逻辑。 5️⃣ 类图：定义了系统中的类和对象，以及它们之间的关系，是面向对象设计的基础。 6️⃣ 状态图：描述对象的生命周期和状态变化，是系统状态管理的关键。 7️⃣ 数据流图：展示系统中数据的流动和处理过程，是数据流分析的工具。 8️⃣ 包图：将系统组件分组，便于管理和理解复杂的软件结构。 9️⃣ 部署图：描绘系统的物理部署架构，包括硬件和软件组件的布局。 𐟔Ÿ 系统功能图：直观展示系统的功能和模块划分，是系统设计的概览。这些UML图形不仅提供了强大的建模能力，还帮助我们更好地理解和设计复杂的软件系统。𐟌Ÿ𐟛 ️

UML状态机图：软件工程的视觉语言 𐟎芕ML（统一建模语言）是一种用于软件工程的可视化建模工具。其中，状态机图是UML的重要部分，它能够帮助开发者更好地理解和设计软件系统的行为。状态机图通过状态、事件和转移来描述系统的动态行为，是软件工程中不可或缺的一环。状态机图的核心元素 𐟓 状态：状态机图中的状态表示系统在特定条件下的行为。每个状态都有其独特的属性和行为，这些行为在状态之间进行切换时触发。事件：事件是触发状态切换的外部或内部刺激。例如，用户输入、系统错误或超时等。转移：转移是状态之间的连接，表示从一个状态到另一个状态的过渡。转移通常由特定事件触发，并伴随一系列动作和条件。状态机图的应用场景 𐟏튨𝯤𛶥𗥧苯𜚧Š𖦀机图是软件设计的重要部分，帮助开发者理解系统的动态行为。计算机毕业设计：通过状态机图，学生可以更好地组织和展示他们的毕业设计项目。 UML建模：状态机图是UML图的一种，用于描述系统的状态和行为。状态图与状态机图的区别 𐟔„ 状态图：状态图主要关注系统的状态和事件，通过状态和事件的组合来描述系统的行为。状态机图：状态机图则更侧重于状态之间的转换和动作，通过状态、事件和转移的组合来详细描述系统的动态行为。总结 𐟓 UML状态机图是软件工程中不可或缺的一部分，它通过状态、事件和转移来描述系统的动态行为。通过状态机图，开发者可以更好地理解和设计软件系统的行为，从而提高软件的质量和可靠性。

计算机毕业设计论文中的类图详解类图（Class Diagram）是统一建模语言（Unified Modeling Language，UML）中用于展示系统中类和对象结构以及它们之间关系的图形化工具。类图主要关注系统的静态结构。以下是类图的一些基本组成元素： 𐟓‘ 类（Class）：用矩形表示，顶部显示类名，底部是类的属性，中间是类的方法。 𐟔 属性（Attribute）：类内部的变量，用于存储数据。 𐟛 ️ 方法（Method）：类内部的函数或过程，用于执行操作。 𐟔— 关联（Association）：表示两个类之间的结构性关系，用一条直线表示，可以有箭头指示方向。 𐟌 聚合（Aggregation）：一种特殊的关联，表示整体和部分的关系，用一条带有空心菱形的直线表示。 𐟔„ 组合（Composition）：比聚合更强的关系，表示部分不能脱离整体存在，用一条带有实心菱形的直线表示。 𐟓 继承（Inheritance）：表示一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法，用一条带有空心箭头的直线表示。 𐟌𑠦𓛥Œ–（Generalization）：与继承相对应，表示父类是子类的一般形式，用一条带有空心箭头的直线表示。 𐟓 实现（Realization）：表示一个类实现了一个接口，用一条带有空心箭头的虚线表示。 𐟓 接口（Interface）：用一个圆角矩形表示，内部列出接口的方法。 𐟓栥Œ…（Package）：用于组织类和接口的逻辑分组，用一个矩形表示，内部可以包含其他类和接口。这些元素共同构成了类图的基础，帮助开发者更好地理解和设计系统结构。

𐟓Š UML顺序图解析 𐟓š 在UML（统一建模语言）中，顺序图是一种重要的图形化表示法，用于描述对象间的交互和消息传递。通过顺序图，我们可以清晰地看到对象之间的调用关系、消息发送的顺序以及它们之间的时序依赖。 𐟔 顺序图特别适合于描述并发系统或事件驱动系统中的交互行为。在图中，你可以看到对象之间的消息传递，以及这些消息发送的时间顺序。这对于理解和设计复杂的软件系统至关重要。 𐟒ᠩ™䤺†顺序图，UML还提供了其他多种图表，如活动图、用例图、部署图、类图、协作图、状态图和构件图等。每种图表都有其特定的用途，共同构成了UML的强大建模工具集。 𐟚€ 通过学习和使用UML顺序图，你可以更有效地理解和设计复杂的软件系统，提高软件开发的质量和效率。无论是初学者还是资深开发者，掌握UML顺序图都是非常有价值的技能。

𐟓˜ UML类图初探：绘制基础 𐟑‹ 欢迎来到UML类图的世界！今天，我们将一起探索如何绘制出专业的UML类图。 𐟔 首先，什么是UML类图呢？它是UML（统一建模语言）中用来展现系统中各个类以及它们之间关系的图形化工具。通过类图，我们可以清晰地理解系统的整体结构和组件构成。 𐟎蠩‚㤹ˆ，如何绘制一个UML类图呢？让我们一步步来学习： 1️⃣ 首先，我们要定义类。在UML中，类通常用矩形来表示，内部填写类名，并列出其属性。 2️⃣ 接下来，列出类的所有属性。属性用“- 名称: 类型”的格式来表示，这样可以让读者一目了然。 3️⃣ 别忘了列出类的方法。方法用“+ 名称(参数): 返回类型”的格式来定义，这样可以帮助读者了解类的行为。 4️⃣ 最后，用不同的线条来表示类之间的关系。例如，用空心箭头表示继承关系，实线表示关联关系，而虚线箭头则表示依赖关系。 𐟓Œ 举个例子吧： ``` Class Person - name: String - age: int + speak(): void ``` 这个Person类有两个属性：name和age，以及一个名为speak的方法。通过这个简单的例子，我们可以看到UML类图的基本构成。 𐟔— 学习UML类图的好处多多： * 它能帮助我们更清晰地理解系统的结构，提高思维的条理性。 * 作为团队协作的工具，它能让团队成员更好地理解彼此的工作，从而减少沟通成本。 * 在软件开发前期，它还能帮助我们发现潜在的问题，优化设计。 𐟓 总之，UML类图是软件开发中的一项重要技能。掌握它，你将能够更专业、更高效地进行系统设计。让我们一起努力，成为更好的程序员吧！

百度ERNIE-M：多语言语义对齐新篇章论文名称：ERNIE-M: Enhanced Multilingual Representation by Aligning Cross-lingual Semantics with Monolingual Corpora ERNIE-M（Enhanced Multilingual Representation）是百度提出的一种增强型多语言表示学习模型，旨在通过跨语言语义与单语语料的对齐来提升多语言表征的质量。 𐟔模型架构： ERNIE-M的架构主要分为两个部分：跨语言对齐层和多语言表示层。 1️⃣ 跨语言对齐层：该层的主要任务是通过对齐不同语言之间的语义信息来融合跨语言的语义。它利用了两个关键技术来实现这一目标：首先，使用跨语言词表为每种语言建立统一的词汇表示；其次，利用多语言对齐模型对不同语言之间的句子进行对齐。这个对齐模型采用了无监督的方法，通过最大化对齐句子的相似性来学习跨语言的语义表达。 2️⃣ 多语言表示层：在跨语言对齐的基础上，ERNIE-M使用多语言的Transformer模型来学习多语言的语义表示。这个模型将每种语言的句子作为输入，经过多层自注意力机制和前馈神经网络进行编码和建模，得到每种语言的表示向量。值得注意的是，ERNIE-M使用了两种类型的注意力机制：语言内部的自注意力和跨语言的注意力。最终，这些表示向量被用于多语言下游任务的fine-tuning。 𐟓š预训练与微调： ERNIE-M模型通过大规模的跨语言数据集进行预训练，并在多个多语言任务上进行微调和评估。通过结合多语言对齐和多语言表示学习，ERNIE-M能够有效地学习不同语言之间的语义关系，提高多语言理解和推理的性能。 ERNIE-M的创新之处在于它能够跨越语言的障碍，将不同语言之间的语义信息进行有效对齐和表示，从而在多语言任务中表现出色。

自然语言处理的基础与分词器的奥秘 𐟓š ### NLP的自然语言处理阶段 𐟌 自然语言处理的过程大致可以分为几个主要阶段：文本读取、分词、清洗、标准化、特征提取和建模。每个阶段都有其独特的作用和重要性。文本读取 𐟓– 首先，我们需要从各种来源获取大量的文本信息，比如通过爬虫从网络获取新闻信息，或者从其他渠道收集数据。分词 𐟔ꊥˆ†词是自然语言处理的第一步，也是最关键的一步。分词工具将文本分解成单个的单词或短语。不同语言有不同的分词方式，因此需要使用不同的分词库。清洗 𐟧𜊦Ž夸‹来，我们需要对分好的词库进行清洗，去除那些无用的符号、停用词等，只保留有用的信息。标准化 𐟓 标准化处理是为了减少系统消耗，比如将英文单词的大小写统一、词干还原（将复数、过去式、进行式还原成基础形式）、词形并归、去除重复词和同义词等。特征提取 𐟔슧‰𙥾提取是利用工具如TF-IDF、Word2Vec等将数据转换成词向量，为后续的建模提供基础。建模 𐟏—️ 最后，利用机器学习或深度学习等成熟框架进行建模，完成自然语言处理的任务。分词器的基本原理 𐟔 在自然语言处理中，分词器的作用是将文本拆分为更小的文本块或词语片段。每块信息都可以被看作是一个元素，这些元素的频率可以直接作为文本的向量。多国语言差异 𐟌 不同国家的语言有不同的分词方式，因此分词器的处理方式也有区别。英语单词和中文词汇常用的分词器分别是NLTK和Jieba。 NLTK的基础功能 𐟐 NLTK是Python编写的文本处理库，提供分类、标记化、词干化、标记、解析和语义推理等功能。 Jieba库的基础功能 𐟓š Jieba是专为中文设计的分词库，具有强大的分词功能。它依靠中文词库，利用汉字间的关联概率进行分词。 Jieba分词的原理 𐟧 Jieba分词的原理如下：依靠中文词库确定汉字之间的关联概率汉字间概率大的组成词组，形成分词结果用户还可以添加自定义词组 Jieba.cut是最常用的中文分词方法，返回值为generator。Jieba.cut_for_search与Jieba.cut精确模式类似，但在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。动态调节词典 𐟓š 通过Jieba.add_word和Jieba.del_word这两个方法，可以动态地调节词典，适应不同的分词需求。

Meta新技：文图统一生成 Meta公司最近推出了一项名为Transfusion的新技术，它将Transformer和Diffusion两种技术完美融合，为多模态AI的发展开启了新的篇章。这项技术的核心在于能够同时生成文本和图像，实现了语言模型和图像生成的大一统。 Transfusion技术的出现，得益于Meta公司对这两种技术的深入研究和创新。Transformer是一种广泛应用于自然语言处理的模型，而Diffusion则是图像生成领域的一项先进技术。通过将两者结合，Transfusion不仅能够生成高质量的图像，还能保持强大的文本生成能力。在技术实现上，Transfusion采用了一种新颖的训练方法，将语言建模与扩散过程相结合，使得单一的Transformer能够在混合模态序列上进行训练。Meta的研究团队从零开始，预训练了一个参数量高达70亿的Transfusion模型，使用了混合的文本和图像数据，建立了单模态和跨模态基准的缩放定律。实验结果表明，Transfusion在单模态和多模态基准测试中表现出色，相较于传统的图像量化和离散图像token训练方法，具有更好的扩展性。研究者还发现，Transfusion在图像生成方面能够与同类规模的扩散模型相媲美，同时在文本生成方面也展现出了强大的能力。 Transfusion技术的另一大亮点是其在图像编辑方面的应用。通过对模型进行微调，Transfusion能够根据用户的编辑提示对图像进行相应的调整，显示出了良好的适应性和泛化能力。此外，Transfusion技术在多模态生成模型的发展上具有重要意义。它不仅能够处理离散元素如文本，还能处理连续元素如图像，实现了在同一个模型中对不同模态的统一处理。这种融合为多模态AI的发展提供了新的可能性，预示着未来在视频生成、图像编辑等领域的应用潜力。在技术细节上，Transfusion采用了全局因果注意力和图像内双向注意力的结合，以及模态特定的编码和解码层，这些创新点提高了模型的性能，并允许对图像进行更高效的压缩。

𐟓造价新人工作指南：速成攻略！ 𐟑‹造价新人，欢迎来到职场！别以为你是来当学生的，工作可是要讲究效率和质量的哦！下面这些速成攻略，帮你快速融入团队，成为造价行业的佼佼者！ 𐟓š1. 识图是基础：找份土建图纸，从KZ、KL等构建代号开始学起，了解它们的功能和做法。别忘了查看国家建筑标准设计图集，让你的知识更全面！ 𐟒𛲮 广联达软件建模：学会用广联达软件建模，从建立轴网开始，一步步跟着教程走。完成后，用软件进行云检查，发现遗漏和错误。 𐟓3. 清单和定额：了解当地的清单规范和定额计价规则，比如深圳的13清单、16定额。学会如何编制清单和套定额，再用计价软件进行操作。 𐟏—️4. 理论与实践结合：找些别人做过的项目，跟着做一遍，看看别人的思路。然后跟着同事一起做项目，积累经验，不懂就问！ 𐟎“5. 拓展技能：除了专业知识，还要提升语言和交际能力。这些技能将帮助你更好地理解项目的商业价值和风险。 𐟓œ6. 证书是王道：想要入职大公司？一及造价师证书是你的敲门砖！别忘了考取相关证书，提升自己的竞争力。 𐟔7. 细心是王道：造价工作容不得半点马虎。每个细节都要关注到，这样不容易出错，也不会漏掉审核项。 𐟌᯸8. 冻土开挖要注意：找相关施工记录，结合合同施工日期和冻土开挖地方的相关文件进行计算。 𐟔칮 实施审核时：熟练掌握工程量计算规则是关键。按照规则进行计算，确保准确无误。 𐟚€造价新人，加油！按照这些攻略来实践，相信你很快就能成为行业内的佼佼者！

【每日大模型论文】谷歌提出新型注意力机制 Selective Attention 注意力上下文中不需要的元素会降低性能。谷歌研究院团队提出了“选择性注意力”（Selective Attention），这是对标准注意力机制的一种简单的无参数改变，可以减少对不需要元素的注意力。在各种模型大小和上下文长度条件下，选择性注意力都能提高语言建模性能。例如，在具有选择性注意力的 C4 上以语言建模为目标进行训练的一系列 transformers，其性能与标准 transformer 相当，而标准 transformer 的注意力模块中的头和参数要多出约 2 倍。选择性注意力还可以减小注意力上下文缓冲区的大小，从而显著降低推理过程中的内存和计算需求。例如，在 C4 上训练的参数为 100M 的 transformer，其上下文大小分别为 512、1024 和 2048，在验证困惑度相同的情况下，如果配备选择性注意力，其注意力模块所需的内存分别比不配备选择性注意力的 transformer 少 16 倍、25 倍和 47 倍。 #知识分享# #大模型# #论文#

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