文章中的打车软件系统架构图、系统部署图、功能架构图、数据流图、E-R图均发布在ProcessOn模板社区，欢迎有需要的同学克隆使用！关键词：打车软件；系统分

分组事物1.3.4注释事物1.4UML关系1.5各UML图及特征1.5.1用例图1.5.2类图1.5.3对象图1.5.4顺序图1.5.5协作图1.5.6状态图1.5.7活动图1.5.8构件图1.5.9部署图

1.1UML的分类：·结构型的图：类图（ClassDiagram）对象图（ObjectDiagram）构件图（ComponentDiagram）部署图（DeploymentDiagram）包图（PackageDiagram

博客主页：屠一乐的博客发文时间：2023.3.21一定存在只有你才能做成的事博主水平有限，如有错误，欢迎指正欢迎各位收藏评论✉UML通信图时序图状态图活动图组件图部署图通信图通信图的概念：通信图（协作图

最基本的元素——事物元模型：是元元模型的实例模型：是元模型的实例用户模型：模型的实例2.UML2.0提供了不同的图，大体上分为结构图和行为图结构图，强调静态结构建模(包括类图、对象图、复合结构图、包图、组件图、部署图

译者说一直以来，对UML部署图并没有仔细研究其设计理念，直接按照自己的理解画出能表达内容的样子就完事了。

一、服务器环境及部署图操作系统CentOS7.6服务器类型,运行组件及配置如下10.2.2.102C/2GMySQL5.7容器方式运行,RancherUI(用于集群存储及提供ui界面)10.2.2.112C

需求系统部署图需求很简单，就是从数据中心利用OGG同步数据到应用系统中的kafka。

静态模型图：类图、对象图、包图、组件图、部署图动态模型图：用例图、时序图、协作图、状态图、活动图泳道图、时序图、流程图、状态图、协作图A--绘制泳道展开图方法（viso）⑴点出参与该流程的不同人员或工作功能

安装部署图image.pngnginx负载应用应用集群部署应用访问数据库应用访问缓存数据库时间做备份Docker安装配置docker卸载旧版本(如果安装过旧版本的话)sudoyumremove-ydocker

图像分类----模型部署模型部署图像分类----模型部署代码流程1.引入库2.载入预训练分类模型3.Pytorch模型转ONNX模型4.验证onnx模型导出成功代码流程把原生Pytorch训练得到的图像分类模型

这个过程，除了自身的业务理解能力外，建模工具UML必不可少，其中常用的有七种（“七武器”）：类图、用例图、时序图、活动图、状态图、组件图和部署图。

UML（UnifiedModelLanguage）UML分类用例图：类图：对象图：序列图：协作图：状态图：活动图：构件图：部署图：图的差异比较1.序列图(时序图)VS协作图2.状态图VS活动图3.活动图

可能有些同学学习机器的时候看了很多经典书籍介绍的各种算法，还是比较迷茫，不知道该怎么上手，又不知道怎么来解决问题，就算知道了，又发现需要准备环境、准备训练和部署的机器，有点麻烦。今天，我来给大家介绍一种容易上手的方法，给你现成的样本和代码，按照步骤操作，就可以在自己的Mac上体验运用机器学习的全流程啦~~~环境准备安装Anaconda下载地址：www.anaconda.com/products/i

吐血力作综述GraphEmbeding经典好文(3)看这里，使用docker部署图深度学习框架GraphLearn使用说明(4)GraphSage与DGL实现同构图Link预测，通俗易懂好文强推(5)基于

UML图分为静态结构图和行为图两类：在软件构造中主要涉及的有类图(ClassDiagram)，顺序图(SequenceDiagram)，组件图(ComponentDiagram)，部署图(DeploymentDiagram

、UML的简介1.1UML分类1.1.1结构型的UML（StructureDiagram）类图（ClassDiagram）对象图（ObjectDiagram）构件图（ComponentDiagram）部署图

首先看下spark的部署图：节点类型有：1.master节点：常驻master进程，负责管理全部worker节点。

看这里，使用docker部署图深度学习框架GraphLearn使用说明最近几年，图深度学习(GraphDNN)火的如火如荼，图以其强大的关系建模能力和可解释能力，逐步在Embedding算法设计技术中展露头角

文章目录部署环境准备python环境准备（1）PaddlePaddle（2）opencv模型文件准备pythonAPI预测部署环境准备python环境准备（1）PaddlePaddle请参考飞桨官网安装最新版本的paddlepaddle-gpu。需要按照自己cuda的版本进行不同命令安装。（2）opencvpipinstallopencv-python模型文件准备首先你得有图像分类/目标检测的分类

背景：在客户windows环境部署图像识别算法，安装python的过程中遇到这个问题。

本文章参考，仅作为个人笔记使用https://www.bilibili.com/video/BV1Qv41117SR?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=91ca5a3d30d9b0f2a4679da8345eb0f5环境配置要安装Flask，postman(可选)pytorch等深度学习必备我把流程分成五部分1、准备好要部署的模型和训练好的权重2、准备好部署在前端

目录一.部署图纸二.命令一.部署图纸二.命令三层配置R1(config)#iproutingR1(config)#intf1/0R1(config-if)#noswR1(config-if)#ipadd10.0

文件微服务架构自己理解的部署图，可能并不标准，哪位大神懂的话，可以指点一下，其中，Web或者其它微服务会调用文件微服务，需要头信息的Content=Type为Multipart/form-data，文件微服务相当于

原文博客：Doi技术团队链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138前言Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras

文章目录UML概念关系类图对象图用例图构件图部署图序列图通信图状态图活动图UML概念 UML是统一建模语言，和程序设计语言并无关系。 

一前言研究背景及意义随着工业化与信息化进程的不断交叉融合，越来越多的信息技术应用到了工业领域。目前，工业控制系统已广泛应用于电力、水力、石化、医药、食品制造、交通运输、航空航天等工业领域，其中，超过80%的涉及国计民生的关键基础设施依靠工业控制系统来实现自动化作业。工业控制系统已经成为国家关键基础设施的重要组成部分，工业控制系统的安全关系到国家的战略安全。与此同时，由于工业控制系统广泛采用通用软硬

UML从目标系统的不同角度出发，定义了用例图、类图、对象图、状态图、活动图、时序图、协作图、构件图、部署图等9种图。

目录一、集群架构1、集群部署图2、节点分配二、准备实例节点和配置1、修改三台redis.conf文件，将其中的持久化模式改为默认的RDB模式，AOF保持关闭状态2、修改持久化文件存储位置3、修改每个实例的声明

windowsserver2008R2中IISFTP安装部署教程，供大家参考，具体内容如下1、登陆系统，进入开始——》管理工具——》服务器管理2、选中“角色”——》“添加角色”3、在“添加角色向导”中操作注：在这里会等待1到5分钟不等。添加角色完毕。4.进入IIS界面1）服务器管理器——》角色——》web服务器（IIS）——》Internet信息服务（IIS），点击进入2）开始——》管理工具——》

文章目录留念当前架构当前部署下一版架构图下一版部署图留念应几位朋友之邀，放一下图，也给自己留个纪念，数年后回想起，曾经我花了半年迭代出这么一个设计，哈哈，不知道到时候是什么感觉，会不会像我现在看一年前的设计图一样感觉傻

前后端分离部署前后端部署前期准备1.前端1.在打包之前把方法请求的地址换成你服务器的地址,换完之后给后面再加上/api。(然后再打包)。2.在上面找到运行->运行终端->选择第一个也就是npmrunbulid通过npmrunbulid命令进行打包，最后生成dist文件夹2.后端1.找到该springboot项目pom.xml,给里面增加如下代码。配置项目打包发布(jar包)org.springfr

安装Docker引擎1.6启动Docker1.7配置docker国内镜像编辑点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢前言本文安装基础紧接着上篇文章：云服务器Centos8.2SSH登陆、安装部署图形化界面以及

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0.前言相信前一阵gitee图床废了的消息遍布公号圈，所以部署一个稳定的图床显得尤为重要，打开V站，关于图床推荐的帖子也很多，目前平台多了，导致写文章的图片上传问题显得非常费时，遂决定搭建一套图床的方案。查阅了下有比较适合大PV的高阶的解决方案：弄一个机房的主机或者多台高带宽的机器做负载，然后把图片全部迁移过去，也有使用VPS和CDN加速的方案，没有做过多了解了。1.腾讯COS创建存储桶，创建图床

下面这个图，表示Nacos集群的部署图。Naco

下面这个图，表示Nacos集群的部署图。

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flatuicolors扁平化颜色大全bejson在线JSON校验格式化工具plantuml是一个开源项目，支持快速绘制：时序图,用例图,类图,组件图,状态图,对象图,部署图,定时图sojson在线*HTTP

OpenCV-Python实战（22）——使用Keras和Flask在Web端部署图像识别应用0.前言1.Keras应用程序2.创建Keras应用程序的深度学习RESTAPI小结系列链接0.前言在深度学习简介中

顺序图用例图类图对象图活动图组件图部署图状态图时序图也支持以下非UML图。JSON数据YAML数据网络图(nwdiag)线框图形界面或UI模拟（盐）。

原文:https://makeoptim.com/deep-learning/yiai-serving-flask-mask-rcnn前言TensorFlowServing特性使用快速开始创建镜像图像分割ServingDocker镜像创建镜像本地调试Flask安装使用图像分割入口服务创建镜像运行部署小结参考链接前言上一篇介绍了如何训练并导出图像分割模型，得到模型之后是要使用的，本文将为大家介绍如何

1概述本文章介绍大数据平台Hadoop的分布式环境搭建、以下为Hadoop节点的部署图，将NameNode部署在master1，SecondaryNameNode部署在master2，slave1、slave2

部署图image.png步骤1.联网情况下yum安装##必需依赖包yuminstall-ycurlgccopenssl-devellibnl3-develnet-snmp-develyuminstallKeepalived-y2

图片存储，现在一般都会选择放在第三方的云服务商，简单方便。主要介绍下如何利用七牛图片云存储，绑定自己的域名存保存图片。创建空间选择新建空间，如果还没七牛账号的，可以注册一个七牛账号。2020-01-23-20.png[访问控制]选择[公开]绑定加速域名创建空间成功之后，就有了一个临时的七牛测试域名，这个域名是有期限的，只有一个月的时间，所以需要一个自己的已备案的域名，绑定到七牛的云存储空间。创建域

UML分类1.结构型的图(StructureDiagram)类图(ClassDiagram)对象图(ObjectDiagram)构件图(ComponentDiagram)部署图(DeploymentDiagram

部署图：描述系统运行时的硬件节点创建示例包图截图00.png构件图IMG_20160105_155321.jpg部署图IMG_20160105_155331.jpg

KubeSphere离线无网络环境部署图片KubeSphere是GitHub上的一个开源项目，是成千上万名社区用户的聚集地。很多用户都在使用KubeSphere运行工作负载。

T31项目第17天集合和并发编程1.UML图解1.1功能树1.2用例图1.3部署图2.集合2.1java集合框架图2.2数据结构和时间复杂度2.3常用算法复杂度2.4HashMap的基本概念2.5Collection

一种为结构图（静态），一种为行为图（动态）部署图：软件的构建应该部署到哪个硬件的节点上顺序图，强调时间顺序，通信图不强调时间顺序活动图，与流程图的结构相一致设计模式设计模式的引入比如：建房子例子中房子的整体设计属于架构设计