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3.UML通俗理解

用例就是目标 类就是参与的角色 接口就是任务划分 类实现接口就是任务分配 组件就是多个角色联合起来形成的组织 包就是多个角色睡的集体宿舍 节点就是一台服务器 关联就是“我知道你” 依赖就是“我需要你” 继承就是“你比我特殊” 聚合就是“你是我的一部分”

UML建模学习1：UML统一建模语言简介

一什么是UML？         Unified Modeling Language(UML又称为统一建模语言或标准建模语言)是国际对象管理组织OMG制定的一个通 用的、可视化建模语言标准，可以用来描述(specify)、可视化(visualize)、构造(construct)和记载(document)软件密集 型系统的各种工件(artifacts，又译为制品)。

capistrano 部署rails

Capistrano是ruby on rails提供的部署方案，原名叫SwitchTower，多好记的名字，结果和人重了，换成现在这个，估计是为了赌气才起成这样，反正我再也不能拼对 了。它集成了很多部署程序必须的步骤，借助ssh、版本管理...

使用 Capistrano 对rails app进行快速部署

八、由于SVN是安装在内部网上的，运行在Internet上的服务器不能访问，可以不可以直接使用 capistrano 将内部的更新deploy到外部，可以使用 linux rsync 将 dailybuild 上的最新代码同步到外部 # rsync -zrtopg –...

Capistrano开发日记（1）

比如 cap --apply-to /path/to/my/app MyApplicationName根本就没有--apply-to这个参数！也不知道莫名奇妙要干嘛。然后，自带的example文件也很简单，根本没有提及如何deploy。找了很久，觉得应该引用capistrano/...

git --git-dir_Git简介-第2轮（高级）

除了指定格式然后将输出传递到gzip ，我们可以使用--output参数并提供一个以.zip作为文件扩展名的名称。 $ git archive --output=sitepoint-git-advanced.zip --prefix=sitepoint-git-advanced/ -9 HEAD git ...

Git中文手册 - 高级用法

创建新的空分支 ...在偶尔的情况下，你可能会想要保留那些与你的代码没有共同祖先的分支。...如果你需要创建一个不使用当前代码库作为父提交的分支，你可以用如下的方法创建一个空分支： git symbolic-ref HEA

我的rails开发和部署

3>:早些版本的capistrano可能都是通过类似cap --apply-to来启动cap部署的。现在已经改了。 使用 capify 直接开始部署。运行这个命令会生成量个文件。 分别是：Capfile（用以放置cap task的地方） config/deploy.rb....

软件 查看点云中点的坐标值_在云中持续交付软件

Capistrano Capistrano是OpenDelivery用于将应用程序部署到环境的基于Ruby的特定于部署的DSL。 的GitHub GitHub托管OpenDelivery源代码。 OpenDelivery的用户还必须将GitHub帐户用于其应用程序代码。 詹金斯 ...

通过MCollective更加安全地实现puppet的推送更新功能

在这一点上，它的功能类似：Func，Fabric 和 Capistrano。 其次，MCollective 的设计打破基于中心存储式系统和像 SSH 这样的工具，不再仅仅痴迷于 SSH 的 For 循环。它使用发布订阅中间件(Publish Subscribe ...

SlimPHP开发指南一：导引

If you need the ability to apply custom hooks at arbitrary points in your code (for example, within a route), you should consider a third-party package such as Symfony’s EventDispatcher or Zend ...

Puppet系列之六：如何更加安全高效地实现Puppet的推送更新功能

1 MCollective介绍MCollective 是一个构建服务器编排(ServerOrchestration)和并行...在这一点上，它的功能类似：Func，Fabric和Capistrano。其次，MCollective的设计打破基于中心存储式系统和像SSH 这样的工具，不...

DNA进化算法及其改进研究样本.doc

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基于Matlab的水果识别程序：融合图像处理与深度学习技术

内容概要：本文详细介绍了使用Matlab编写的水果识别程序。首先简述了人工智能和机器学习在水果识别领域的应用背景，强调了Matlab作为强大编程环境的优势。接着，文章逐步讲解了水果识别程序的具体实现流程，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练以及最终的识别算法实现。每个环节都采用了先进的技术和方法，如图像去噪、大小调整、深度学习算法（特别是卷积神经网络CNN），并通过训练神经网络模型来提升识别精度。此外，还讨论了相关技术手段和技术挑战，展示了Matlab在图像处理和计算机视觉方面的强大能力。 适合人群：对图像处理、机器学习感兴趣的科研人员、学生及工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Matlab环境下水果识别程序的设计与实现的研究者；旨在帮助使用者掌握从数据准备到模型部署的一系列技能，为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中不仅提供了详细的程序实现步骤，还对未来发展方向进行了展望，鼓励更多人参与到水果识别及相关领域的研究中。

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