数据流图(Data Flow Diagram，DFD)是一种图形化技术，它描绘信息流和数据从输入移动到输出的过程中所经受的变换。
数据字典 可以 配合 数据流图 使用 , 对数据进行诠释 , 可以让开发者更加清楚 数据的组成 , 格式 ;
在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在 “结构化分析” 中 , 数据流图 ( DFD ) 使用频率很高 ;
数据流图和数据字典是结构化分析方法中常用的两种工具。本文中基础资料收集于网络，顶层数据流图部分加入里自己的理解。
数据流图（DFD）是一种图形化的系统分析和设计工具，它用以描述系统中数据的流动、数据的输入和输出以及数据的存储。它通过图形符号来表示系统中的数据流、处理过程、数据存储和数据源/终点，是理解系统如何处理数据的有效方式。
数据流图（DFD- Data Flow Diagram）让系统分析者弄清楚“做什么”的问题，其重要性就不言而喻了。那么我们怎么画数据流图呢？数据流图与系统流程图又有什么区别呢？
读论文有一种原则是：本领域最经典的论文，近5年最热的论文，近1年最新的论文。按照这个原则，本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementation of Control Flow in TensorFlow。
在这份论文清单中，超过75%的文章涉及深度学习和神经网络，其中卷积神经网络（CNN）的比重格外出众，而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下，随着TensorFlow、Theano等开源软件库的日益完善和GPU等硬件的不断发展，相信未来数据科学家和机器学习工程师的学习工作之路将是一片坦途。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据流图，您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。数据流图在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
结构化分析方法(SA)是一种面向数据流的需求分析方法，适用于分析大型数据处理系统，是一种简单、实用的方法。 基本思想是自顶向下逐层分解。分析结果有一套分层的数据流图、一本数据词典、一组小说明(加工逻辑说明)和补充材料。 一、数据流 1、数据流图(DFD)组成成分： (1)数据流：由一组固定成分的数据组成，表示数据的流向。 (2)加工：描述了输入数据流到输出数据流之间的变换，也就是输入数据流经过什么处理后变换成输出数据流。 (3)数据存储：用来表示暂时存储的数据。 (4)外部实体：存在于系统之外的人员或组织。
某软件企业为快餐店开发一套在线订餐管理系统，主要功能包括： (1)在线订餐：己注册客户通过网络在线选择快餐店所提供的餐品种类和数量后提交订单，系统显示订单费用供客户确认，客户确认后支付订单所列各项费用。 (2)厨房备餐：厨房接收到客户已付款订单后按照订单餐品列表选择各类食材进行餐品加工。 (3)食材采购：当快餐店某类食材低于特定数量时自动向供应商发起采购信息，包括食材类型和数量，供应商接收到采购信息后按照要求将食材送至快餐店并提交己采购的食材信息，系统自动更新食材库存。 (4)生成报表：每个周末和月末，快餐店经理会自动收到系统生成的统计报表，报表中详细列出了本周或本月订单的统计信息以及库存食材的统计信息。
数据流图（Data Flow Diagram，DFD）是从数据传递和加工的角度，以图形的方式来描述逻辑输入经过系统加工处理后转化为逻辑输出的结构化系统分析工具
数据流图也称为气泡图。它通常用作创建系统概述的初步步骤，而不需要详细介绍，以后可以将其作为自上而下的分解方式进行详细说明。DFD显示将从系统输入和输出的信息类型，数据如何流经系统以及数据将存储在何处。与传统的结构化流程图不同，它不显示有关流程时序的信息，也不显示流程是按顺序还是并行运行的。
数据流图是软考当中比较重要的一部分考点，不仅上午的选择题会考，而且下午要考一个大题。所以对数据流图的学习不容忽视。
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，(ﾉ´▽｀)ﾉ♪-》点击这里->一个宝藏级人工智能教程网站。
flowdroid是一款对Android app进行风险分析的应用，下面深入其源码对其工作的流程进行相关的探究。 1、准备 a）下载相关源码（包括soot、heros、jasmin、soot-info
从数据流图（DFD）转换为实体关系图（ER图）是一个重要的步骤，可以帮助将系统的动态流程转换为静态的数据模型。以下是一些经验和步骤，帮助你完成这一过程：
自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后，深度学习开始流行起来，也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API，让深度学习以及神经网络大放光彩。
需求分析是软件定义时期的最后一个阶段，它的基本任务是准确回答“系统必须做什么？”
STRIDE威胁建模是由微软提出的一种威胁建模方法，将威胁类型分为Spoofing(仿冒)、Tampering(篡改)、Repudiation(抵赖)、Information Disclosure(信息泄漏)、Denial of Service(拒绝服务)和Elevation of Privilege(权限提升)六种威胁构成，STRIDE威胁模型几乎可以涵盖目前绝大部分安全问题
数据流(带箭头的线)、加工(圆圈/倒角的矩形)、数据存储(平行线/开右口的长方形)、外部实体(长方形)。
为了描述方便，以下图为例进行说明，该数据流图是“斗医”系统解析业务配置规则的一个功能，即客户端启动系统时会通过PwmLauncher调用到PwmBusinessUtil从XML文件中读取规则，然后把规则转换为PwmBusiness对象存储在PwmCache缓存中
3、可行性研究需要的时间长短取决于工程的规模，一般说来，可行性研究的成本只是预期的工程总成本的5%·10%
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过绘制数据流程图，您可以了解由参与系统流程的人员提供并交付给他们的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。本文以一个订餐系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
如果我们把建模工作流相关的知识画成以下类图。有一个类，它的某个对象的某个属性值可能会是“UML序列图”，请问这个类是（ ）
结构化需求分析是软件工程中一种常用的需求分析方法，主要目的是对系统的需求进行详细的分析和明确的描述。它包括行为模型、功能模型和数据模型三个方面，每个模型都从不同的角度描述系统需求。以下是对这三种模型的简要介绍：
（1）酒店管理系统用于满足酒店工作人员和管理人员的需求。 （2）酒店管理人员和工作人员可以为酒店房间加入入住和退房记录，并生成相应的报表用于查阅，确认和保存，酒店工作人员可以浏览、查询、统计、添加酒店房间的入住离开信息。管理员可以查询房间信息、查询员工信息、更改房间信息、更改员工信息等。 (3) 客户可以申请入住酒店，酒店工作人员需要对客户的姓名、性别、身份证号、房间号、入住时间、联系方式等信息进行记录，客户退房时进行退房记录。 4、管理员和员工可以通过姓名、入住日期、身份证号、房间号、联系方式等信息查询客户入住和离开情况。 从客户角度考虑业务流程如图1-1所示。
结构化分析是根据分解与抽象的原则，按照系统中的数据处理流程，用数据流图来建立系统的功能模型，从而完成需求分析工作。结构化分析模型的核心是数据字典，围绕这个核心，有3个层次的模型，分别是数据模型、功能模型和行为模型（也称状态模型）。一般使用E-R图表示数据模型，用DFD表示功能模型，用状态转换图表示行为模型。
活着绕不过修行，越简单越复杂，然后有可能是越复杂，越简单。DBA 做久了，貌似两个路径，运维DBA， 开发DBA，实际上还有另一条路，就是将其合二为一，让你自身升华一次，成为一个数据库架构师。那在软件项目中，除了去给硬件层次，或数据库层次做一个架构的规划以外， 从软件的开发角度，作为DB的层次也可以梳理和参与甚至是贴合软件来做一些事。
经过了一年的休整，终于博客也要恢复原先坑着的系列了，《简明机器学习教程》也会恢复更新。说实在的，第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了，但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年，我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考，所以我决定做出些许调整。首先，本系列不再单独分理论、实践篇，而是采用交织在一起的形式。其次，将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者，所以会加入大篇幅的前置介绍。这篇就是为了之后内容而对tensorflow进行先行的介绍。
模块的控制范围包括模块本身及其所有的从属模块。模块的作用范围是指模块一个判定的作用范围，凡是受这个判定影响的所有模块都属于这个判定的作用范围.，原则上一个模块的作用范围应该在其控制范围之内，若没有，则可以将判定所在模块合并到父模块中，使判定处于较高层次。 在软件设计中，人们总结了一些启发式原则，根据这些原则进行设计，可以设计出较高质量的软件系统。其中，模块的扇入扇出适中，模块大小适中以及完善模块功能都可以改进设计质量。而将相似功能的模块合并可能会降低模块内聚和提高模块之间的耦合，因此并不能改进设计质量。
下午第一题肯定是数据流的题目，那么，数据流肯定要找到对应的实体、关系模式等内容，审题的时候一定要细致，下午时间也是相当够的，所以每句话记住，至少读3遍，肯定能找到关系和实体，缺少的步骤多读几次也能找个差不多。
1.软件的质量属性 1.1 性能 指系统的响应能力，即要经过多长时间才能对某个事件做出响应，或者在某段时间内系统所能处理事件的个数。 1.2 可用性 系统能够正常运行的时间比例。 1.3 可靠性 指软件系统在应用或错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统功能特性的基本能力。 1.4 健壮性 指在处理或环境中，系统能够承受压力或变更的能力。 1.5 安全性 系统向合法用户提供服务的同时能够阻止非授权用户使用的企图或拒绝服务的能力。 1.6 可修改性 指能够快速地以较高的性能价格比对系统进行变更的能力。
目前，大多数的应用系统都属于数据库应用程序，都离不开数据库的支持。数据库设计方案的优劣对于应用程序的运行至关重要。数据库设计过程就是针对具体的应用环境，设计优化的逻辑模式，并根据所采用的数据库系统设计
TensorFlow™是一个用数据流图进行数值计算的开源软件库。数据流图中的结点表示数学运算，数据流图中的边表示多维数据数组（张量）之间的数据交互。这个灵活的结构让你可以通过单独的API将计算部署在一个或多个CPU或GPU上，这些CPU或GPU可以位于台式机、服务器或移动设备上。TensorFlow最初是由Google大脑团队中的研究员和工程师开发的，Google大脑团队在Google的机器智能研究组织中主要是进行机器学习和深度神经网络研究的，TensorFlow系统具有足够的通用性，也可以应用在许多其它的领域。
【新智元导读】Wave Computing 在日前举行的高性能芯片峰会Hot Chips上介绍了他们的数据流处理器产品DPU（Dataflow Processing Unit），加速神经网络训练，号称速度是GPU的1000x，训练GoogleNet 42万图像/秒。同时，DPU使用了不含CPU的架构，他们认为，数据流架构是有效训练高性能神经网络的唯一方式。 要建立起一家成功的芯片初创公司可不是件容易的事情，但有资本支持的Wave Computing，却在一块很小但很重要的市场——AI训练芯片——牢牢站稳了脚
某电子商务公司升级会员与促销管理系统，向用户提交个性化服务，提高用户粘性。在项目建立之初，公司领导人一致认为目标是提升会员管理方式的灵活性，由于当前用户规模不大，用户简单，系统方面不需要做过多考虑。
最近在项目中需要对设备上报的数据进行处理，其中需要在控制台上为用户提供拖拉拽的数据流处理图形，让用户更形象的将数据流的处理过程展示出来。下图是一个最简单的数据流处理过程，数据的处理过程可能是多个节点，而且输出也可以是多个节点，很明显该模型与有向无环图(DAG)很类似的。
某电子商务公司为了更好地管理用户，提升企业销售业绩，拟开发一套用户管理系统。该系统的基本功能是根据用户的消费级别、消费历史、信用情况等指标将用户划分为不同的等级，并针对不同等级的用户提供相应的折扣方案。在需求分析与架构设计阶段，电子商务公司提出的需求、质量属性描述和架构特性如下： (a)用户目前分为普通用户、银卡用户、金卡用户和白金用户四个等级，后续需要能够根据消费情况进行动态调整； (b)系统应该具备完善的安全防护措施，能够对黑客的攻击行为进行检测与防御； (c)在正常负载情况下，系统应在0.5秒内对用户的商品查询请求进行响应； (d)在各种节假日或公司活动中，针对所有级别用户，系统均能够根据用户实时的消费情况动态调整折扣力度； (e)系统主站点断电后，应在5秒内将请求重定向到备用站点； (f)系统支持中文昵称，但用户名要求必须以字母开头，长度不少于8个字符； (g)当系统发生网络失效后，需要在15秒内发现错误并启用备用网络； (h)系统在展示商品的实时视频时，需要保证视频画面具有1024x768像素的分辨率，40帧/秒的速率； (i)系统要扩容时，应保证在10人●月内完成所有的部署与测试工作； (j)系统应对用户信息数据库的所有操作都进行完整记录； (k)更改系统的Web界面接口必须在4人●周内完成； (l)系统必须提供远程调试接口，并支持远程调试。 在对系统需求、质量属性描述和架构特性进行分析的基础上，该系统架构师给出了两种候选的架构设计方案，公司目前正在组织相关专家对系统架构进行评估。
数据流图是一种计算图结构，其结点表示数学操作(加减乘除等)，边表示张量(tensor)流动的方向，因为该框架使用张量流动表示数学计算，因此得名tensorflow。
需求变更过程：识别出问题需求->问题分析与变更描述->变更分析与成本计算->变更实现->修改后的需求
Use Case框图显示系统中的使用案例与角色及其相互关系，角色是与所建系统交互的对象（人或物），使用案例是系统提供的高级功能模块，演示了人们如何使用案例。首先创建主Use Case框图，显示系统的总体视图。
结构化方法是一种传统的软件开发方法，它是由结构化分析、结构化设计和结构化程序设计三部分有机组合而成的。结构化设计方法是以自顶向下，逐步求精，模块化为基点，以模块化，抽象，逐层分解求精，信息隐蔽化局部化和保持模块独立为准则的设计软件的数据架构和模块架构的方法学。它的要点是是把一个复杂问题的求解过程分阶段进行，而且这种分解是自顶向下，逐层分解，使得每个阶段处理的问题都控制在人们容易理解和处理的范围内。
【新智元导读】谷歌官方博客最新发布TensorFlow Fold，通过为每个输入构建单独的计算图解决由于输入的大小和结构不同导致的问题。此外，通过动态批处理，实现了在 CPU上增速10倍以上，在GPU
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
本文和大家分享一个来自Stanford的开源大数据和机器学习系统：MacroBase。
累计净现金流量开始出现正值的年份数- 1＋ | 上年累计净现金流量 | /当年净现金流量 ②动态投资回收期：
1、系统应用集成构件统一标准的基础平台，在各个应用系统的接口之间数据共享和功能，基本原则是保证应用程序的（）。系统应用集成提供了四个不同层次的服务，最上层服务是（）。
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