EA时序图if else if else
时间: 2024-01-03 13:22:03 浏览: 72
在EA（Enterprise Architect）中绘制时序图时，可以使用条件语句（if-else if-else）来表示不同的分支情况。下面是一个示例：
```sequence
participant User
participant System
User->System: 发送请求
alt 条件1
System->System: 处理条件1
else 条件2
System->System: 处理条件2
else
System->System: 处理其他情况
end
System->User: 返回结果
```
在上面的示例中，用户发送请求给系统，系统根据不同的条件进行处理。如果满足条件1，则执行条件1的处理逻辑；如果满足条件2，则执行条件2的处理逻辑；否则，执行其他情况的处理逻辑。最后，系统将处理结果返回给用户。
相关问题
Python中eautiful
Soup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，可以从HTML或XML文件中提取数据，并进行操作和修改。它提供了一种简单而灵活的方式来处理Web数据，因此被广泛用于Web爬虫、数据挖掘、自然语言处理等领域。
使用Beautiful Soup需要先安装该库，可以使用pip命令进行安装：
```
pip install beautifulsoup4
```
安装完成后，就可以在Python中使用Beautiful Soup了。例如，以下代码演示了如何使用Beautiful Soup解析HTML文档：
```python
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html>
<head>
<title>Beautiful Soup Demo</title>
</head>
<body>
<div class="content">
<h1>Welcome to Beautiful Soup Demo</h1>
<p class="intro">This is a demo of Beautiful Soup library.</p>
<ul>
<li><a href="http://www.example.com">Link 1</a></li>
<li><a href="http://www.example.com">Link 2</a></li>
<li><a href="http://www.example.com">Link 3</a></li>
</ul>
</div>
</body>
</html>
"""
# 创建BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 输出标题
print(soup.title.string)
# 输出第一个链接的URL
print(soup.find('a')['href'])
# 输出所有链接的URL
for link in soup.find_all('a'):
print(link['href'])
```
输出结果如下：
```
Beautiful Soup Demo
http://www.example.com
http://www.example.com
http://www.example.com
http://www.example.com
```
在上面的代码中，首先创建了一个BeautifulSoup对象，该对象将HTML文档解析成一个树形结构。然后通过该对象的方法和属性，可以方便地获取、遍历和操作文档中的元素和内容。例如，可以使用find方法查找第一个链接元素，使用find_all方法查找所有链接元素，并使用链接元素的属性获取其URL。
ea顺序图怎么画分支
在EA（Enterprise Architect）中画分支的顺序图可以按照以下步骤进行：
1. 首先，在顺序图中选择一个参与者或对象，表示需要分支的起始点。
2. 使用分支的箭头（带有分支符号的箭头）从起始点开始画出分支。箭头应指向分支的目标对象或参与者。
3. 在目标对象或参与者处继续画出分支的流程。可以使用条件语句（如if语句）来表示分支的条件。
4. 如果需要更多的分支，可以在目标对象或参与者的位置重复步骤2和步骤3。
请注意，画分支的顺序图时应尽量保持清晰和简洁，确保分支的逻辑易于理解。
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GO婚礼设计创业计划：技术驱动的婚庆服务
"婚礼GO网站创业计划书"
在创建婚礼GO网站的创业计划书中，创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计，专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务，以及与婚礼相关的各种服务，如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类，涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。
创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作，积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外，他在大学期间担任班长，锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班，系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。
市场评估部分，目标顾客定位为本地的结婚人群，特别是中等和中上收入者。根据数据显示，广州市内有14家婚庆公司，该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚，公司目标接待200对新人，显示出明确的市场切入点和增长潜力。
市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略，但可以推断，企业可能通过线上线下结合的方式，利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外，提供高质量的技术解决方案和服务，以区别于竞争对手，可能是其市场差异化策略的一部分。
在组织结构方面，未详细说明，但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队，以及可能的行政和财务部门。
在财务规划上，文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本，以及未来12个月的收入预测，旨在确保企业的现金流稳定，并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。
总结来说，婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面，为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解，以及对技术和婚礼行业的专业认识，有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
管理建模和仿真的文件
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微信行业发展现状及未来发展趋势分析
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微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。
微信月活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定，从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例，用户的粘性极强，继续提升的空间并不大。
微信作为流量枢纽，已经成为移动互联网的基础设施，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。
微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。
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中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟，环比17Q4增长了14%，单人日均使用时长达到了273分钟，环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计，社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份，社交软件占据移动互联网35%左右的时长，相比2015年减少了约10pct，但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。
争夺社交软件份额的主要系娱乐类App，目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中，通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽，但根据统计，搜索的用户量约为4.5亿，为各类应用最高，但其时长占比约为5%左右，落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%，基本与搜索相当，但其流量分发能力远弱于搜索。
微信作为移动互联网的基础设施，已经成为流量枢纽，月活跃账户达到10.4亿，同增10.9%，是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右，伴随中国移动互联网进程的不断推进，微信的活跃账户一直维持稳步增长，在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。
微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势，这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示，微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人，同比增长5.5%，环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下，并在2017年年底下滑至7.7%左右。
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