uml distilled中文 pdf

时间: 2023-05-13 16:00:44 浏览: 84
UML Distilled是一本关于UML(统一建模语言)的经典书籍,被誉为UML入门必读之书。该书作者Martin Fowler是领域驱动设计和面向对象设计方面的知名专家,具有较高的权威性和可信度。 该书将UML的核心概念简洁明了地介绍给读者,包括UML的各种图形符号、建模原则和应用场景等。它通过实例演示,让读者能够深入理解UML的用途和应用。此外,作者还介绍如何使用UML来支持软件开发和设计,并且提供了许多实用的技巧和建议。 本书的中文版PDF可以让广大希望学习UML的读者获得更加方便和高效的阅读体验。无论是已经了解UML的软件工程师,还是初学者,都能从这本书中获得很多有益的知识和经验。 总之,UML Distilled中文PDF是一本关于UML的优秀教材,它具有极高的实用价值和应用价值,是学习UML不可多得的好书之一。
相关问题

uml distilled 3rd 是什么

《UML精粹(第3版)》是一本关于统一建模语言(UML)的技术书籍。它由Martin Fowler和Kendall Scott合著,是UML的经典入门读物之一。 这本书的主要目的是向读者介绍使用UML来进行软件系统建模的基本原则和技巧。UML是一种图形化的建模语言,可以用于描述和设计软件系统的结构、行为和交互。 第三版的《UML精粹》对于UML的概念和技术进行了全面更新和修订。书中详细介绍了UML的主要元素,如类、对象、关联、继承等,以及常用的图形符号和建模技术。它讲解了如何使用UML来进行需求分析、系统设计和软件开发等各个阶段的建模工作。 此外,书中还介绍了一些常见的UML扩展,如序列图、状态图和用例图等,这些图形化工具可以帮助开发者更好地理解和沟通软件系统的结构和功能。 总之,《UML精粹(第3版)》是一本介绍UML建模语言的重要参考书,旨在帮助读者有效地应用UML来开发高质量的软件系统。无论是初学者还是有经验的软件工程师,都可以从中获得宝贵的知识和技巧。

视觉注意力机制预训练模型

对于视觉注意力机制预训练模型,最著名且应用广泛的是Vision Transformer(ViT)。ViT是一种基于Transformer架构的图像分类模型,它将图像分割为固定大小的图块,然后使用Transformer编码器来处理这些图块。通过在大规模图像数据集上进行预训练,ViT可以学习图像的全局特征与上下文之间的关系。这样,在进行特定任务的微调或者下游任务时,ViT可以更好地理解图像内容并提取有用的特征。 除了ViT,还有其他一些视觉注意力机制预训练模型,例如: - DeiT(Distilled ViT):通过知识蒸馏的方式将大型ViT模型压缩为更小、更高效的模型。 - Swin Transformer:引入了自注意力机制的分层结构,能够处理更大尺寸的图像。 - CaiT(Class-Attention in Image Transformers):通过引入类别注意力机制,将类别信息与图像特征进行交互。 这些视觉注意力机制预训练模型在图像分类、目标检测、图像生成等任务上取得了良好的效果,并且已经被广泛应用于实际场景中。

相关推荐

### 回答1: 好的,这是比较流行的 20 个 NLU 深度学习模型: 1. BERT 2. GPT 3. Transformer 4. RoBERTa 5. XLNet 6. ERNIE 7. Albert 8. T5 9. Pegasus 10. XLM 11. DeBERTa 12. Text-GPT 13. MT-DNN 14. ELECTRA 15. FlauBERT 16. Text-XLNet 17. CTRL 18. Funnel-Transformer 19. UniLM 20. BART 希望这些模型能够帮助你。如果你想了解这些模型的更多信息,我可以为你提供一些资源。 ### 回答2: 以下是20个比较流行的NLU深度学习模型: 1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 2. GPT (Generative Pre-trained Transformer) 3. XLNet (eXtreme Multi-task Learning) 4. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) 5. ALBERT (A Lite BERT) 6. ELECTRA (Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately) 7. DistilBERT (Distilled BERT) 8. TinyBERT (Smaller BERT for Fine-tuning) 9. CamemBERT (BERT for French Language) 10. Multilingual BERT (BERT for Multiple Languages) 11. SpanBERT (BERT for Span-based Question Answering) 12. MT-DNN (Multi-Task Dual Encoder with Transformers) 13. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) 14. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) 15. BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 16. XLM (Cross-lingual Language Model) 17. Transformer-XL (Transformer with Long-term Dependency) 18. ULMFiT (Universal Language Model Fine-tuning) 19. ELMo (Embeddings from Language Models) 20. LASER (Language-Agnostic SEntence Representations) 这些深度学习模型在NLU领域中得到广泛应用和研究,并结合自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别、情感分析等,能够帮助处理和理解自然语言文本。

最新推荐

15.(vue3.x+vite)组件间通信方式之默认插槽(匿名插槽).rar

前端技术社区总目录有各种各样的前端示例其地址为: https://blog.csdn.net/m0_60387551/article/details/128017725

基于matlab-cfs-模板匹配的车牌识别.zip

计算机类毕业设计源码

Java 上手练习的小项目

Java 上手练习的小项目

C++基础与提高-王桂林-4rd.pdf

1979 年,美国 AT&T 公司贝尔实验室的 Bjarne Stroustrup 博士在 C 语言的基础上引 入并扩充了面向对象的概念,发明了一种新的程序语言。为了表达该语言与 C 语言的渊源 关系,它被命名为 C++。而 Bjarne Stroustrup(本贾尼·斯特劳斯特卢普)博士被尊称为 C++ 语言之父。C++的语言本身的高效和面向对象,使其成为系统层开发的不二之选。比如我们现在用 的 window 桌面,GNOME 桌面系统, KDE 桌面系统。

CACD数据集,人脸-年龄数据集所有文件

http://bcsiriuschen.github.io/CARC/ 不包含1: The dataset metadata and features (4.4G) Original face images (detected and croped by openCV face detector) 16 faical landmark locations 包含Verification Subset (CACD-VS) Image pairs in verification subset (CACD-VS) (198M) High dimensional LBP features (in .mat format) for CACD-VS (192M) Script (gnuplot) and data to generate the ROC curves in our TMM paper (Fig. 9) (18K)

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

特邀编辑特刊:安全可信计算

10特刊客座编辑安全和可信任计算0OZGUR SINANOGLU,阿布扎比纽约大学,阿联酋 RAMESHKARRI,纽约大学,纽约0人们越来越关注支撑现代社会所有信息系统的硬件的可信任性和可靠性。对于包括金融、医疗、交通和能源在内的所有关键基础设施,可信任和可靠的半导体供应链、硬件组件和平台至关重要。传统上,保护所有关键基础设施的信息系统,特别是确保信息的真实性、完整性和机密性,是使用在被认为是可信任和可靠的硬件平台上运行的软件实现的安全协议。0然而,这一假设不再成立;越来越多的攻击是0有关硬件可信任根的报告正在https://isis.poly.edu/esc/2014/index.html上进行。自2008年以来,纽约大学一直组织年度嵌入式安全挑战赛(ESC)以展示基于硬件的攻击对信息系统的容易性和可行性。作为这一年度活动的一部分,ESC2014要求硬件安全和新兴技术�

ax1 = fig.add_subplot(221, projection='3d')如何更改画布的大小

### 回答1: 可以使用`fig.set_size_inches()`方法来更改画布大小。例如,如果想要将画布大小更改为宽8英寸,高6英寸,可以使用以下代码: ``` fig.set_size_inches(8, 6) ``` 请注意,此方法必须在绘图之前调用。完整代码示例: ``` import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() fig.set_size_inches(8, 6) ax1 = fig.add_subplot(221, project

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

特邀编辑导言:片上学习的硬件与算法

300主编介绍:芯片上学习的硬件和算法0YU CAO,亚利桑那州立大学XINLI,卡内基梅隆大学TAEMINKIM,英特尔SUYOG GUPTA,谷歌0近年来,机器学习和神经计算算法取得了重大进展,在各种任务中实现了接近甚至优于人类水平的准确率,如基于图像的搜索、多类别分类和场景分析。然而,大多数方法在很大程度上依赖于大型数据集的可用性和耗时的离线训练以生成准确的模型,这在许多处理大规模和流式数据的应用中是主要限制因素,如工业互联网、自动驾驶车辆和个性化医疗分析。此外,这些智能算法的计算复杂性仍然对最先进的计算平台构成挑战,特别是当所需的应用受到功耗低、吞吐量高、延迟小等要求的严格限制时。由于高容量、高维度和高速度数据,最近传感器技术的进步进一步加剧了这种情况。0在严格的条件下支持芯片上学习和分类的挑战0性�