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软件系统架构(Software Architecture)是关于软件系统的结构、行为、属性、组成要素及其之间交互关系的高级抽象。任何软件开发项目,都会经历需求获取、系统分析、系统设计、编码研发、系统运维等常规阶段,软件系统架构设计就位于系统分析和系统设计之间。做好软件系统架构,可以为软件系统提供稳定可靠的体系结构支撑平台,还可以支持最大粒度的软件复用,降低开发运维成本。如何做好软件系统的架构设计呢?笔者就这一问题做如下探讨分析。
软件系统架构设计方法步骤
基于体系架构的软件设计模型把软件过程划分为体系架构需求、设计、文档化、复审、实现和演化6个子过程,现逐一简要概述如下。
体系架构需求。即将用户对软件系统功能、性能、界面、设计约束等方面的期望(即“需求”)进行获取、分析、加工,并将每一个需求项目抽象定义为构件(类的集合)。
体系架构设计。即采用迭代的方法首先选择一个合适的软件体系架构风格(如C/S、B/S、N层、管道过滤器风格、C2风格等)作为架构模型,然后将需求阶段标识的构件映射到模型中,分析构件间的相互作用关系,最后形成量身订做的软件体系架构。
体系架构文档化。即生成用户和研发人员能够阅读的体系架构规格说明书和体系架构设计说明书。
体系架构复审。即及早发现体系架构设计中存在的缺陷和错误,及时予以标记和排除。
体系架构实现。即设计人员开发出系统构件,按照体系架构设计规格说明书进行构件的关联、合成、组装和测试。
体系架构演化。如果用户需求发生了变化,则需相应地修改完善优化、调整软件体系结构,以适应新的变化了的软件需求。
以上6个子过程是软件系统架构设计的通用方法步骤。但由于软件需求、现实情况的变化是难以预测的,这6个子过程往往是螺旋式向前推进。
软件系统架构设计常用模式
目前软件领域广泛使用的软件系统架构模式,主要有层次化架构设计、企业集成架构设计、嵌入式架构设计和面向服务的架构设计模式。
层次化架构设计模式。分层设计是一种最为常见的架构设计方案,能有效地使系统结构清晰、设计简化。MVC模式是当今最为流行的多层设计模式。该模式把一个应用的输入、处理、输出流程进行分离并抽象为控制器(Controller)、模型(Model)、视图(View)三个模块,实现了业务逻辑层、数据库访问层和用户界面层之间在彼此分离的同时仍保持松散的耦合关系,增加了灵活性和可扩展性。我们常见的C/S架构、B/S架构、N层架构都是层次化架构设计的表现形式。
企业集成架构设计模式。该模式不仅为企业在异构分布式环境下(操作系统、网络、数据库)的业务应用提供了一致的信息访问和交互手段,而且为各类业务应用提供了有效的通信、信息集成、应用集成、维护开发、运行管理等服务。目前最著名的企业集成架构设计包括:CORBA、COM+、J2EE、WebService等。
嵌入式架构设计模式。该模式具备良好的可配置性、可管理性、可扩展性、时效性等性能指标。目前业界主流的嵌入式操作系统都是特定领域专用的,其中包括:WinCE、Linux、ECOS、EPOC、LynxOS、VxWorks等。
面向服务的架构设计模式。该模式将业务应用按照一定的粒度和原则划分成为统一标准和统一格式的服务,使企业可以按照模块化的方式添加新服务或更新现有服务,有助于打破信息孤岛,促进企业系统集成、资源共享。该模式包括服务注册表模式和企业服务总线模式两类。
软件系统架构设计实践
软件系统架构设计是一项非常复杂的工作任务。如何才能做好软件系统架构设计呢?笔者认为需要做好以下几项工作:
树立软件系统架构的意识。设计人员不能局限在算法和数据结构上,而是要树立和不断强化软件系统整体架构的意识,学会运用多层架构的视角和观念去分析设计软件。在多层架构的实践上,通过MVC模式实现软件多层结构,层和层之间要做到职责清晰、互相独立、耦合关系松散;在模块设计原则上,要尽量体现“高内聚、低耦合”的思想。
高度重视软件设计模式。软件设计模式是设计人员在长期开发实践中总结出来的,其他设计人员可借助这些模式加快软件设计进程,降低开发风险。所以,设计人员应高度重视设计模式思想,切勿滞留在编码的层面,应不断总结经验,积极尝试运用软件设计模式的思想去提出问题、分析问题、解决问题,提高自身开发软件的水平。
形成自身的软件架构风格。软件系统架构设计的核心目标是实现体系架构级别的软件复用。这就需要设计人员一方面不断学习钻研不同应用领域中软件架构的惯用模式、思维、风格;另一方面要借鉴吸收先进理念,积极探索实践,最终形成自身独特的软件架构风格。
充分了解用户需求,做好全局架构设计。要做好软件系统的架构设计,不能急于求成,首先,要全面准确地收集到用户需求,对整个系统功能形成清晰完整的认识;其次,针对整个软件系统做好全局架构设计工作,从而避免因考虑不周或片面理解带来的失误。
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说明文档1 队伍简介初赛名次第42名复赛名次第22名队伍名把球给我两名队员全部来自中国科学院大学2 算法思路首先手工标记第一阶段2015年和2017的图像里的建筑物,将大图像划分成小图像,训练多个模型,识别出图像中的建筑物,不对测试集(第二阶段的图像)进行任何标注,直接在图像上预测,分别识别出2015和2017的建筑物,再将所得的两张建筑物图像相减,对结果文件进行边缘平滑和散点去除即可得出最后的结果。切割成160*160、224*224、256*256大小的小图片训练模型基于第一阶段的训练数据,分别训练了deeplabv2、resnet_fcn两个模型,分别在3种大小的图像上训练得到了5个模型(由于resnet最小图像限制为197,只用了224和256两种大小的图像),设定输出概率大于0.5判定为建筑物,小于0.5则为非建筑物未在测试数据上进行建筑物标注,线下建筑物识别准确率82%左右,经过标注,建筑物识别准确率能达到90%。复赛初始提交,泛化成绩0.742。经过数据标注和再训练,最终成绩0.829。数据增强用于模型训练阶段,数据后处理是对
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