C/S架构的DSS快速开发平台:实例与技术层次详解

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本篇文章主要探讨了基于C/S架构的决策支持系统(DSS)的快速开发平台以及相关的开发实践。首先,文章对DSS的三个技术层次进行了详细的解释:专用DSS、DSS生成器和DSS工具。专用DSS是为用户提供直接决策支持的计算机系统,如加州警察巡逻任务部署系统;DSS生成器是一种用于快速构建专用DSS的工具,如Execucom公司的IFPS;DSS工具则是基础技术单元,包括各种计算程序、图像工具、规划软件等。 接下来,文章介绍了DSS的开发方法,包括生命周期法、快速开发法、最终用户开发法和适应性设计方法。生命周期法分为系统分析、初步设计、详细设计和编程等阶段,如ROMC法涉及表达方式、系统操作、记忆辅助和控制机制。快速原型开发则强调通过初始原型验证用户需求,不断迭代完善。 最终用户开发法强调非专业人员直接参与DSS的开发,虽然可以减少泄密和沟通误解,但可能面临水平质量和共享性的问题,它更像一个迭代的过程,强调用户、开发者和DSS系统的紧密协作。适应性设计方法主张在开发过程中灵活调整,以适应不断变化的需求。 此外,文章还提到了《决策支持系统与知识管理系统》这本书,指出DSS的开发不仅仅是技术层面的工作,也需要理解和关注用户需求和实际应用环境。 农业投资空间决策支持系统作为实例,可能是在C/S架构的DSS快速开发平台上的一种具体应用,展示了如何将理论知识转化为实际的决策支持工具。整篇文章围绕C/S架构的DSS开发平台,提供了技术框架、开发方法和实际应用案例的深入剖析,对于理解DSS开发流程和技术选型具有很高的参考价值。

/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py:14: DeprecationWarning: Please use `rotate` from the `scipy.ndimage` namespace, the `scipy.ndimage.interpolation` namespace is deprecated. from scipy.ndimage.interpolation import rotate Traceback (most recent call last): File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 509, in <module> ddpm = DDPM(device, beta_1, beta_T, T, drop_prob=0.1) File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 309, in __init__ self.model = UNet(T).to(device) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1145, in to return self._apply(convert) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1143, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

2023-07-21 上传