基于Flask的深度学习自动化部署系统评审反馈

"本次评审是对A组基于Flask的深度学习自动化部署系统的反馈，主要针对其软件需求规格说明书V2.1.2版。评审由C进行，关注的问题包括文档修订记录的准确性、功能需求描述的逻辑一致性、图表与文本的一致性、用例完整性以及异常处理的全面性。" 在此次评审中，C发现了多个问题，这些问题主要集中在以下几个方面： 1. **修订记录**：V2.1.0的修改章节为空白，这可能导致难以追踪历史修改。建议在修订记录中明确填写修改内容或注明全文修改，以便后续查阅。 2. **功能需求描述**：在3.1部分，用例图的标号与实际图不符，应将文字中的"图1"更正为"图2"。同时，功能结构在2.2和3.1之间存在不一致，模型管理在2.2中被列为与账户管理和项目管理并列，但在3.1中却成为项目管理的子项。建议在2.2中对同层次功能进行清晰划分。 3. **图示完整性**：图2中，实例管理的四个具体功能（3.1.12-3.1.15）没有详细列出，需要在图中补充。此外，图中未明确模型的使用方和"对模型部署的参数进行设置"的用例，这是两个严重的遗漏，必须在图中添加。 4. **用例描述**：3.1下的子章节中，缺少"查看模型概述"的用例描述，需要在相应部分补充。 5. **异常处理**：3.1.10章节中，用户登录异常只处理了"用户未登录"的情况，未考虑到其他可能的异常，比如密码错误、账号被禁用等，需考虑并定义这些异常情况的响应。 6. **流程逻辑**：3.1.12-3-d)的描述中，如果模型存在，则直接删除且不更新数据库或给出提示，这可能造成数据一致性问题，需要对这一逻辑进行修正，确保操作的完整性和用户反馈的准确性。 针对以上问题，A组已经接受了所有反馈，并将对这些问题进行修正。这有助于提高系统的规范性和功能性，确保软件开发的质量和用户需求的准确匹配。在进行深度学习自动化部署系统的开发时，正确的文档编写和详尽的需求分析至关重要，这能够保证系统的稳定性和可维护性，降低未来可能出现的错误和误解。