活动介绍
file-type

arc42软件架构文档模板:开源黄金标准

ZIP文件

下载需积分: 50 | 26.83MB | 更新于2025-01-31 | 196 浏览量 | 19 下载量 举报 1 收藏
download 立即下载
在IT行业中,软件架构文档的编写是一个非常重要的环节,它记录了软件设计的诸多细节,为项目的开发、维护和管理提供依据。为了提高这一过程的效率和质量,arc42模板应运而生。arc42模板是一套详细的软件架构文档模板,被广泛用于指导开发者如何撰写清晰、结构化的文档。下面我们将详细解析arc42模板的相关知识点。 ### arc42模板简介 arc42是由Gernot Starke博士和博士创建的,它是一个“黄金母版”软件架构文档模板,旨在提供有效、实用和易于理解的框架,帮助开发者和架构师在不同项目中迅速产生高质量的架构描述。 ### arc42模板的结构 arc42模板主要分为以下几个部分: 1. **上下文(Context)**:描述软件所处的环境,包括它的边界、与外部系统的交互关系以及软件承担的角色。 2. **需求(Requirements)**:记录软件应满足的需求,比如功能需求、性能需求和约束条件等。 3. **解决方案策略(Solution Strategy)**:概述软件的高层次解决方案,包括采用的架构风格和设计原则。 4. **架构视角(Building Block View)**:详细说明软件的各个模块(组件)、接口以及它们之间的关系。 5. **架构技术决定(Runtime View)**:描述运行时软件的行为,如进程、线程和消息传递机制等。 6. **分布(Distribution View)**:阐述软件如何在分布式环境中部署。 7. **数据(Data View)**:描述数据模型、持久化策略和数据流。 8. **资源(Resource View)**:概述系统的资源消耗,包括硬件资源和网络资源。 9. **决策(Decisions)**:记录关键的技术决策和选择背后的理由。 10. **质量属性(Quality Requirements)**:定义系统的关键质量属性,例如性能、安全性、可用性等。 11. **里程碑(Milestones)**:列出关键的项目里程碑,包括需求确定、架构冻结等重要时间点。 ### arc42模板使用方法 使用arc42模板时,根据项目实际情况,填入相关信息。模板以问题形式引导撰写者思考,确保文档的完整性和准确性。例如,上下文部分会询问“哪些系统与本系统交互?”或“本系统需要满足哪些质量属性?”等问题,引导用户进行思考并记录相关信息。 ### arc42模板的优势 - **标准化**:提供标准化的文档结构,便于维护和复用。 - **沟通**:有助于团队内外的沟通,特别是在大型项目中,让所有利益相关者都能对架构有一个共同的理解。 - **质量保证**:通过对质量属性的描述和解决方案策略的记录,能更好地保证软件质量。 - **灵活性**:虽然是标准化模板,但足够灵活,可以根据项目的实际需要进行调整和定制。 - **知识传承**:作为项目文档的重要组成部分,arc42模板有助于知识的传承和团队成员的培训。 ### arc42模板的开源性 由于arc42模板是开源的,这意味着任何人都可以自由地使用和修改它。这为开源社区的贡献者和用户带来了极大的便利,允许他们不断改进模板,使其更加贴合实际需求。 ### arc42模板的实践应用 在实践中,arc42模板通常用于大型或复杂系统,它能够帮助架构师系统地整理架构知识,并为项目团队和利益相关者提供清晰的架构视图。无论是新项目还是维护老项目,arc42模板都能发挥作用,有助于提高软件开发的效率和质量。 ### 总结 arc42模板是软件架构文档编写中不可或缺的工具,它通过标准化的格式和问题引导,使得编写过程变得简单且高效。无论是企业还是个人开发者,使用arc42模板都能提升软件架构文档的可读性和实用性,从而促进项目的顺利进行。开源的性质更是降低了使用的门槛,使得这一优秀工具可以得到广泛的应用和持续的优化。

相关推荐

filetype

我想通过计算机视觉捕捉标志物,通过识别被捕捉的标志物的形状,该标志物带有颜色,分析其以时间为变化的位置变化来判断被标志物体的情况,请通过以下代码修改:import cv2 import numpy as np import openpyxl def process_image(image, wb, sheet, frame_count, scale_percent=0.35, match_threshold=0.999): try: # 获取图片的高度和宽度 height, width = image.shape[:2] # 根据缩放比例计算新的宽度和高度 new_width = int(width * scale_percent) new_height = int(height * scale_percent) # 使用OpenCV的resize函数对图片进行缩放 image_resize = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) # 应用高斯滤波去噪 blurred = cv2.GaussianBlur(image_resize, (7, 7), 0) # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 75, 200) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到面积最大的轮廓 if contours: max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 获取边界框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour) print("左上角坐标:", (x, y), "右上角坐标:", (x + w, y), "左下角坐标:", (x, y + h), "右下角坐标:", (x + w, y + h)) print() # 写入Excel表格 row = frame_count #根据帧数 确定写入的行数 sheet.cell(row=row, column=1).value = frame_count sheet.cell(row=row, column=2).value = f"({x}, {y})" sheet.cell(row=row, column=3).value = f"({x + w}, {y})" sheet.cell(row=row, column=4).value = f"({x}, {y + h})" sheet.cell(row=row, column=5).value = f"({x + w}, {y + h})" # 裁剪模板 template = gray[y:y + h, x:x + w] # 模板匹配 match = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) #cv2.TM_CCOEFF_NORMED适用于物体便于检测 # 找出匹配度大于等于阈值的位置 locations = np.where(match >= match_threshold) # 在缩放后的原图上画出匹配的位置 for p in zip(*locations[::-1]): x1, y1 = p[0], p[1] x2, y2 = x1 + w, y1 + h cv2.rectangle(image_resize, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Matched Regions", image_resize) cv2.waitKey(1) except Exception as e: print("Error in processing image:", e) def process_video(video_path, scale_percent=0.35, match_threshold=0.999): frame_count = 0 try: cap = cv2.VideoCapture(video_path) # 创建Excel工作簿和工作表 wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active sheet.title = "Frame Data" # 写入表头 sheet["A1"] = "Frame Number" sheet["B1"] = "Top Left" sheet["C1"] = "Top Right" sheet["D1"] = "Bottom Left" sheet["E1"] = "Bottom Right" while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break process_image(frame, wb, sheet, frame_count, scale_percent, match_threshold) frame_count += 1 # 保存Excel文件 wb.save("变形结果.xlsx") cap.release() cv2.destroyAllWindows() print("Total frames processed:", frame_count) #告诉处理了多少帧 except Exception as e: print("Error in processing video:", e) #E打断 # 处理视频 video_path = "1.1.mp4" process_video(video_path)

weixin_38743602
  • 粉丝: 396
上传资源 快速赚钱