鲁棒图需要包含全部需求吗

2024-09-02

鲁棒图（Robustness Diagram）

鲁棒图与系统需求分析鲁棒图(Robustness Diagram)是由Ivar Jacobson于1991年发明的,用以回答“每个用例需要哪些对象”的问题.后来的UML并没有将鲁棒图列入UML标准,而是作为UML版型(Stereotype)进行支持.对于RUP.ICONIX等过程,鲁棒图都是重要的支撑技术.当然,这些过程反过来也促进了鲁棒图技术的传播. 而“鲁棒图(Robustness Diagram)”的作用,除了初步设计之外,就是检查用例规约是否正确和完善了.“鲁棒图”正是因为后者检查的作

基于2D-RNN的鲁棒行人跟踪

基于2D-RNN的鲁棒行人跟踪 Recurrent Neural Networks RNN 行人跟踪读"G.L. Masala, et.al., 2D Recurrent Neural Networks for Robust Visual Tracking of Non-Rigid Bodies, EANN 2016, CCIS 629, 18-34"笔记首先给一些介绍Recurrent Neural Network比较好的材料: 深度循环神经网络与LSTM模型理解LSTM网络

如何编写高质量的 JS 函数（2） -- 命名/注释/鲁棒篇

本文首发于 vivo互联网技术微信公众号链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sd2oX0Z_cMY8_GvFg8pO4Q作者:杨昆上篇<如何编写高质量的 JS 函数(1) -- 敲山震虎篇 >介绍了函数的执行机制,此篇将会从函数的命名.注释和鲁棒性方面,阐述如何编写高质量的 JS 函数. (一)函数命名一.目前前端的函数命名存在什么问题从上图可以知道,命名和缓存是计算机科学中的两大难题. 本文要说的函数命名,虽然涉及到的范围较窄,但思想都一样,完全可以借鉴到其

CVPR2020：基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理（PointASNL）

CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No

解读ICDE'22论文：基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法

摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架. 本文分享自华为云社区<解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法>,作者:云数据库创新Lab . 导读本文(Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection)是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会I

H∞一般控制问题的鲁棒叙述性说明

Robust Control System:反馈控制有承受一定类不确定能力的影响,这一直保持在这种不确定的条件(制)稳定.动态特性(灵敏度)和稳态特性(逐步调整)的能力. 非结构不确定性(Unstructured Uncertainty),如外界扰动带来的影响--H∞控制(本文的内容) 结构不确定性(Structured Uncertainty)如系统參数的不确定性变化--μ分析与μ综合标准鲁棒控制问题的一般模型(双端子模型)即下线性分式变换形式: watermark/2/text/aHR0c

SIFT+HOG+鲁棒统计+RANSAC

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进

ASP.NET中数据棒图，饼图，柱状图的实现

Web中绘制图形的方法大致有: 1. VML方式:功能强大,但是非常麻烦. 推荐:http://www.elook.net.cn/vml/ 2.使用控件:Dandus, Aspose.chart,ComponentOne使用方便.虽然有破解,但非开源. ComponetOne: http://blog.csdn.net/ChengKing/category/146827.aspx 3.结合OFFICE Web Components开发. 4.使用商用工控组件. 5.自己编写程序. 数据棒图实现

Robust Locally Weighted Regression 鲁棒局部加权回归 -R实现

鲁棒局部加权回归 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 算法参考文献: (1) Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots (Willism_S.Cleveland) (2) 数据挖掘中强局部加权回归算法实现 (虞乐,肖基毅) R实现 #Robust Locally Weighted Regression 鲁棒局部

python练习英文字符的鲁棒输入+数字的鲁棒输入

鲁棒 = Robust 健壮英文字符的鲁棒输入描述获得用户的任何可能输入,将其中的英文字符进行打印输出,程序不出现错误.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输入输出示例输入输出示例 1 *&^123abc0e abce 解法一 alpha = [] for i in range(26): alpha.append(chr(ord

【论文阅读】Beyond OCR + VQA: 将OCR融入TextVQA的执行流程中形成更鲁棒更准确的模型

论文题目:Beyond OCR + VQA: Involving OCR into the Flow for Robust and Accurate TextVQA 论文链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475606 一.任务概述视觉问答任务(VQA):将图像和关于图像的自然语言问题作为输入,并生成自然语言答案作为输出. 文本视觉问答任务(TextVQA):面向文字识别的问答任务. 二.Baseline 2.1 Baseline 1

iNeuOS工业互联平台，WEB组态（iNeuView）集成图报组件，满足实时数据图形化展示的需求

目录 1. 概述... 1 2. 平台演示... 2 3. 应用过程... 3 4. 实时数据展示效果... 5 1. 概述市场和开源社区有很多图形报表组件和开发库,例如:echart.HighCharts等(参考:<看 ECharts 和 HighCharts 渲染性能对比,表面看衣装,本质看内功>).但是这些图形与具体的工业业务场相结合,需要深度加工及进行二次开发,例如:多Y轴.多限值X轴等,还有些更复杂的业务化图形展示需求.参考

java项目使用Echarts 做柱状堆叠图，包含点击事件

基础知识请自行百度查看,以下直接贴出实现代码: <%@ page pageEncoding="UTF-8"%><!DOCTYPE html><html><head> <title>ECharts</title> <% String year = request.getParameter("riskYear"); String actionType = request.getParamete

Huber鲁棒损失函数

在统计学习角度,Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数,它相比均方误差来说,它对异常值不敏感.常常被用于分类问题上. 下面先给出Huber函数的定义: 这个函数对于小的a值误差函数是二次的,而对大的值误差函数是线性的.变量a表述residuals,用以描述观察值与预测值之差:,因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式: Huber loss (green, ) and squared error loss (blue) as a function of 两个最常用的损失函数是平方损失

S7-300 与TP900 组态棒图量表滚动条滚动条设置的值通过IO输出域显示出来

切换编程语言注意一定要先选中某一个组织块例如 OB1 然后单击菜单编辑切换编程语言组态 300 PLC 的CPU 点击 SIMENSE LOGO 查看循环中断 OB35 可以在帮助菜单里面查看跳转指令的用法本程序的温度设定值用滚动条进行设定同时在下面的IO域显示出滚动条设置的变量的值 , 滚动条用的变量类型是 HMI 内部变量变量的名称是温度设定值 int 型下面的IO 域设定的类型是输出 IO 域有3种输出类型输入变量输入到HMI

OpenCV-Python BRIEF(二进制的鲁棒独立基本特征) | 四十二

目标在本章中,我们将看到BRIEF算法的基础知识理论我们知道SIFT使用128维矢量作为描述符.由于它使用浮点数,因此基本上需要512个字节.同样,SURF最少也需要256个字节(用于64像素).为数千个功能部件创建这样的向量会占用大量内存,这对于资源受限的应用程序尤其是嵌入式系统而言是不可行的.内存越大,匹配所需的时间越长. 但是实际匹配可能不需要所有这些尺寸.我们可以使用PCA,LDA等几种方法对其进行压缩.甚至使用LSH(局部敏感哈希)进行哈希的其他方法也可以将这些SIFT描述符中的

按照分层设计理念，完成《XXX需求征集系统》的概念结构设计

按照分层设计理念,完成<XXX需求征集系统>的概念结构设计. 1.概要架构-初步设计有关<XXX需求征集系统>的鲁棒图如下: 2.概要架构之高层分割切系统为系统: 高层功能描述: 切系统为系统的思维过程: 切系统为3个系统切系统为子系统高层用例图:

HRMS(人力资源管理系统)-SaaS架构设计-概要设计实践

一.开篇前期我们针对架构准备阶段及需求分析这块我们写了2篇内容<HRMS(人力资源管理系统)-从单机应用到SaaS应用-架构分析(功能性.非功能性.关键约束)-上篇><HRMS(人力资源管理系统)-从单机应用到SaaS应用-架构分析(功能性.非功能性.关键约束)-下篇>内容来展开说明. 本篇主将详细的阐述架构设计过程中概要架构设计要点来和大家共同交流,掌握后续如何强化概要架构设计在架构设计中作用,帮助我们快速确认架构的方向及核心大框架. 在阐述具体的概要架构工作方法之前,还请大家

软件架构设计 ADMEMS方法体系

ADMEMS是Architecture Design Method has been Extended to Method System的简称,是由CSAI顾问团架构设计专家组于2009年11月在第六届中国软件大会上公开发布的一个软件架构设计方法.作为方法体系,ADMEMS通过3个阶段和1个贯穿环节,来覆盖“需求进,架构出”的架构设计完整工作内容.其中“3个阶段”是指预备架构阶段(PA阶段:把握需求特点,确定架构驱动力).概念架构阶段(CA阶段:根据重大需求,确定概念架构).细化架构阶段(RA阶

ADMEMS软件架构的4个阶段

业界软件架构设计的方法论很多,各有各自的应用场景和特点,下文结合ADMEMS(Architecture Design Method has been Extended to Method System)架构设计方法论说明软件架构的过程: 架构阶段目标方式方法现实工作场景预架构阶段全面理解需求:需求结构化,摒弃“需求列表”,建立二维需求观(ADMEMS矩阵). 使用ADMEMS矩阵方法,捋清需求间关系和发现衍生需求. 1.与人:与项目经理.需求分析师等内部需求人员了解需求:与客户了解需求

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