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类图练习作业

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简介:
本作业为软件工程课程中的类图设计实践,旨在通过绘制和分析实际问题的类图,帮助学生理解面向对象编程的基本概念和UML建模语言。 作业答案如下: a. 泛化关系:一个国家有一个首都,并且首都是众多城市中的一个子类。 b. 关联关系:哲学家用餐叉连接表示两者之间的关联。 c. 泛化关系:普通文件属于目录文件的子类,而目录文件是父类。 d. 聚合关系:在文件中可以包含0条或更多记录,形成整体与部分的关系。 e. 聚合关系:有序点组成多边形是一种整体与部分的关系。这些有序点可以在脱离多边形的情况下独立存在。 f. 聚合关系:项目中的组件(如代码模块)是项目的组成部分,并且可以离开该项目在其他地方使用,体现了聚合的特性。 g. 泛化关系:调制解调器和键盘属于输入输出设备这一父类的子类。因此它们与该父类之间存在泛化的层级关系。 h. 聚合关系:一个类由多个属性组成,其中这个类是整体而这些属性则是部分组成的聚合体。 i. 关联关系:人、年份和球队通过打球这种活动相互关联起来。 j. 关系类型未知或未明确指出。两个城市之间可以通过路线连接表示二者之间的某种形式的关联,但具体属于哪种关系(如泛化、聚合等)在给出的信息中没有详细说明。

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客服
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    本作业为软件工程课程中的类图设计实践,旨在通过绘制和分析实际问题的类图,帮助学生理解面向对象编程的基本概念和UML建模语言。 作业答案如下: a. 泛化关系:一个国家有一个首都,并且首都是众多城市中的一个子类。 b. 关联关系:哲学家用餐叉连接表示两者之间的关联。 c. 泛化关系:普通文件属于目录文件的子类,而目录文件是父类。 d. 聚合关系:在文件中可以包含0条或更多记录,形成整体与部分的关系。 e. 聚合关系:有序点组成多边形是一种整体与部分的关系。这些有序点可以在脱离多边形的情况下独立存在。 f. 聚合关系:项目中的组件(如代码模块)是项目的组成部分,并且可以离开该项目在其他地方使用,体现了聚合的特性。 g. 泛化关系:调制解调器和键盘属于输入输出设备这一父类的子类。因此它们与该父类之间存在泛化的层级关系。 h. 聚合关系:一个类由多个属性组成,其中这个类是整体而这些属性则是部分组成的聚合体。 i. 关联关系:人、年份和球队通过打球这种活动相互关联起来。 j. 关系类型未知或未明确指出。两个城市之间可以通过路线连接表示二者之间的某种形式的关联,但具体属于哪种关系(如泛化、聚合等)在给出的信息中没有详细说明。
  • 180--1
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    本作业为课程《180》中的第一次作业练习,旨在帮助学生巩固课堂所学知识,并通过实践加深理解。包含多项练习题,要求学生在规定时间内完成提交。 1. 将以下程序划分为基本块并绘制程序流程图。 2. 对于下面的程序进行基本块划分,并制作其程序流图。 解答:可将该程序划分为如下基本块。
  • Authorware 7
    优质
    《Authorware 7练习作业》是一本针对使用Authorware 7软件进行多媒体课程设计的学习者和教育工作者编写的实践手册,包含丰富的实例与习题。 这是我用Authorware制作的实习作业,作品很丑陋且粗糙,只是为了应付老师的检查。希望这个作业也能帮助你们应对老师的要求。
  • Python函数
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    本作业为Python编程语言中的函数相关练习题集,旨在通过编写和调用各种自定义函数来提升学生对函数概念的理解及实际操作能力。 编写一个函数,接收一个字符串作为参数,并分别统计其中的大写字母、小写字母、数字和其他字符的数量。其他字符指的是那些既不是大写字母也不是小写字母且非数字的任何字符。最后以元组形式返回这些计数结果。 以下是该函数的一个实现示例: ```python def One(s): l = [0, 0, 0, 0] # 初始化列表用于存储各类字符的数量 for i in s: if i.isupper(): l[0] +=1 # 统计大写字母数量 elif i.islower(): l[1] +=1 # 统计小写字母数量 elif i.isdigit(): l[2] +=1 # 统计数字的数量 return tuple(l) # 返回一个元组,包含各类字符的统计结果 ``` 注意:上述代码中未完成的部分(检查其他类型字符)需要补充完整。具体来说,在`elif i.isdigit():`之后应添加一个else语句来处理剩余的所有非字母和数字类型的字符,并增加相应计数器。 在实际使用时,你可以通过调用这个函数并传入相应的字符串参数来获取结果输出: ```python result = One(Aa1!@) print(result) ``` 这样就可以根据输入的字符串显示出大写字母、小写字母、数字和其他字符的数量了。
  • 提交:交互式——超算入门
    优质
    本作业为超算入门课程中的互动图形项目,旨在通过实践操作帮助学生掌握超级计算机的基本使用方法与编程技巧。 作业提交:交互式图形作业test@node69:~/mpiblast-test> bsub –Ip xclock Job <819> 被提交到队列。 参数说明: - Ip 需要伪终端的交互方式支持图形功能。 所有用户命令都支持: - h 打印使用信息至标准错误 - V 打印LSF版本号至标准错误 一般情况下,btop和bbot命令仅允许给LSF管理员使用。避免在LSF主服务器上运行大范围搜索的bhist命令,因为该命令可能会占用大量内存和CPU资源。bswitch命令对于将大批量作业重定向到备用队列非常有用。
  • SQL1-数据库训
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    本作业为SQL练习系列的第一部分,专注于基础数据库操作和查询技巧的学习与实践,帮助初学者掌握数据管理技能。 1. 创建数据库的输入语句是 `CREATE DATABASE SCHOOL`。检查一下这个语句是否正确后执行并刷新即可在数据库列表里找到新建的SCHOOL。 2. 在已创建好的SCHOOL数据库中添加用户WANG,进入该数据库的安全性设置选项卡下的用户部分,并右键点击选择“新建用户”。首先填写用户名,在按图示顺序操作过程中确保登录名也正确设置了。完成后点击确定按钮即可完成用户的建立。 3. 【例3.1】为用户WANG定义模式S-T:给用户WANG创建一个名为S-T的模式,使用以下语句: ```sql CREATE SCHEMA S-T AUTHORIZATION WANG; ``` 在执行此命令之前,请注意需要确保用户WANG已经在数据库SCHOOL中存在。
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    本作业包含多道与Java接口相关的练习题,旨在帮助学生深入理解并掌握接口的概念、定义及应用技巧。通过这些题目,学生们可以巩固所学知识,并提升编程实践能力。 Java接口集合的练习,1月21日。
  • OpenGL.rar_OpenGL任务_openGL
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  • 吴恩达深度学.zip
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    本资源包含著名AI学者吴恩达教授开设的深度学习课程中所有编程练习和作业,旨在帮助学员掌握构建神经网络模型的核心技术。 本项目聚焦于吴恩达教授的深度学习课程作业内容。作为全球知名的计算机科学家,吴恩达在机器学习与人工智能领域有着深厚的造诣,并且他的深度学习课程深受广大求学者的喜爱。通过理论讲解及实践操作相结合的方式,帮助学生深入理解深度学习的基本概念和技术。 压缩包“吴恩达深度学习作业.zip”内含两个关键的Python脚本段落件:`planar_utils.py` 和 `testCases_cv2.py` 。这些文件主要用于处理课程作业中的数据、实现模型以及测试代码等任务。 1. `planar_utils.py`: 这是一个用于处理二维平面数据的实用工具模块,常见于深度学习中图像识别或分类的任务。该脚本可能包含的数据预处理功能包括归一化和标准化操作,并且还支持加载数据集及绘制数据分布图等功能,以帮助实现可视化效果。在深度学习领域内,有效的数据预处理能够显著提高模型的训练效率与准确性。 2. `testCases_cv2.py`: 此文件可能包含使用OpenCV库进行图像处理的相关测试用例。作为一款开源计算机视觉工具包,OpenCV提供了丰富的图像读取、转换和特征检测等功能。在深度学习背景下,这些测试用例主要用于验证模型或算法的功能正确性,并确保其能够按照预期处理输入数据。 该压缩文件中还包含了两个目录:一个用于存放作业所需的图片集(data_set_images)以及另一个用于存放与图片关联的文字信息的文本集(data_set_text)。前者可能包含训练和测试深度学习模型所用到的图像数据,后者则提供了相关的文字标签或描述等目标变量。 完成吴恩达教授课程中的此类作业通常会经历以下几个步骤: - 数据准备:包括收集、清洗及预处理数据,并将其划分为训练集与测试集。 - 构建模型:选择适合深度学习任务架构(例如卷积神经网络用于图像处理),并设置相应参数。 - 训练模型:利用训练数据调整权重,以最小化损失函数值。 - 评估性能:在验证集和测试集中检验模型表现,并使用诸如准确率、精度、召回率及F1分数等指标进行评价。 - 调整优化:根据评估结果对超参数或网络结构做出相应修改与改进措施。 - 应用模型:将训练完成后的深度学习模型应用于实际问题中。 这些内容构成了吴恩达教授课程实践环节的重要部分,通过动手操作可以巩固理论知识并提高解决实际问题的能力。