软件工程之数据流图

软件工程之数据流图（精选16篇）

1.软件工程之数据流图 篇一

福建省千乡万村用图工程的创建与特点-利用建库数据编制县域地形图的研究

“千乡万村用图工程”是海峡西岸经济区建设以及社会主义新农村建设的先行工程;县域地形图是实施测绘保障服务工作的.重要组成部分.本文探讨研究了利用建库数据编制县域地形图的原则和方法,分析阐述了县域地形图的特点及用途.

作 者：黄素丽 作者单位：福建省基础地理信息中心,福建福州,350003刊 名：科技资讯英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：“”(33)分类号：P28关键词：县域地形图 原则 方法 特点

2.软件工程之数据流图 篇二

罗素所代表的这种作为科学的数学, 似乎中国人一直没有发明出来。著名数学家吴文俊说, 中国人似乎一直不在乎, 与西方数学相比, 中国人一直在乎的是算法数学, 也就是我们所谈到的计算机数学。在数学领域, 与当今计算机最适合、最现代化的数学, 就是本文的主题——数学工程。

三国时期, 曹魏有一个小官刘徽, 按照木工经常制作圆的原理, 把一个正圆按照正六边形开始计算, 正12边形、正24边形, 最后算到了正2072边形。刘徽与中国古代的工匠一样, 永远不会纠结西方从古希腊就开始的数学哲学问题, 而是从最接近圆的计算多边形不断接近正确答案, 这就是远远领先的圆周率:3.1416。刘徽所采用的极限方法以及以后几百年中国古代数学家所发明的子程序、迭代、差分方程、方程组等, 是对世界数学的巨大贡献;所采用的数学机械化和计算数学, 深深影响了后面的数学, 成为今天计算机数学的重要支柱。

1964年, 在中国黄河修一个很复杂的水电站:刘家峡水电站。这个地质水文复杂、湍流复杂的电站的形状, 不仅是不规则的, 而且是中空的。按照完全简化的矩形来计算, 根本不能准确计算出水电站所受的力, 工期因此严重推迟。

这个时候, 中科院计算所的冯康出马了, 他将复杂形状的电站切分成成千上万个小块, 就像2000年前刘徽计算圆周率那样, 不过这次冯康不仅是遇到把形状切小的问题, 还要同时处理每个小块的受力和传导。与刘徽一模一样的思路, 切的块越小, 越接近真实。好在1964年, 中国已经独立发明了原始的计算机, 冯康按照当时的计算能力, 把块切得尽量小。等到计算完成的时候, 受力也就计算出来了。完成这个工程后, 冯康把这种计算方法进行总结, 在世界上第一次发明了有限元的方法。

今天, 有限元成为计算机数据受力计算的基础方法, 所代表的数字机械化路径已经成为工程数学的基石。今天我们买到很便宜、简单的宜家家具, 承重较差的材料经过简单的连接就能承载很重的压力, 这要感谢工程数学的模拟计算。

工程数学, 让实践有了更多的创新的可能, 科学家们的研究不都需要从阅读别人的论文开始, 也不用等到科学原理的突破, 就可以从工程或物理原理出发, 取得巨大的突破。斯坦福大学的人工智能教授李飞飞, 就是这样做到的。

深度学习理论, 是在神经网络基础上发展起来的一门人工智能学科, 发展到今天, 已经在视频、图像和声音识别方面有了很成熟的应用。然而, 在算法上改进, 难度很大, 效果也很不好。

例如, 让一个机器识别一条毯子上卧着的一只猫, 并写下这个句子甚至文章, 是很难的。李飞飞经过对儿童认识猫的过程进行分析, 发现小孩子从来不需要学习关于猫的概念和理论知识, 而是见猫和狗的次数多了, 试错试出来的。于是, 李飞飞模拟小孩子的学习过程, 通过重酬筹集了167个国家的5万人、 6万只猫、10亿张图片、2400万个节点、1亿4千万个参数、150亿个连接, 训练计算机不断认出猫。顺便说一句, 李飞飞采用的连接数, 是尽可能逼近人类大脑的脑细胞数量了。如果说西方的概念图示是先描绘猫的概念, 然后再认识猫, 李飞飞采用的就是东方的数据工程方法, 采用大数据方法让机器自己学会什么是猫, 最后计算机写出了“一只猫卧在毯子上”这个句子。

数据工程之所以越来越重要, 是和信息技术的发展密切相关的。早期软件采用的是机器语言, 后来发展成为独立于硬件的逻辑符号语言;随着软件应用的发展, 后来数据库又独立出来。在软件发展的前30年, 软件和管理信息系统应用效率受制于需求和开发效率, 软件工程应运而生。基于互联网的软件开发, 逐渐诞生了一种崭新的开发方法——MVC, 通俗地讲, 这是将业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码。这种方法又遇到像小米和微信那样快速迭代以适应互联网客户需求的开发, 再加上物联网、互联网大量数据的产生, 也使得数据科学和数据工程越来越重要。在IT产业中, 数据科学家和数据工程师成为关键性的岗位和独立的专业, 数据工程过程本身也逐渐独立于软件开发, 成为大数据和数据科学应用的基础。用这个理解去简要分析一下李飞飞的计算机认识猫的逻辑:猫的图像的输入输出界面和展示效果、用什么最新的算法去认识一只猫、动物图片库和数据组织和更新方式, 可以由完全不同的三拨人来完成, 而数据科学家和数据工程师重点解决第三种数据工程的问题。

吴文俊院士生前曾预见, 中国人的数学思维模式传统, 更适合未来计算机迭代和机械化的数据工程时代, 让我们拭目以待吧。

不过我要说的是, 既然教计算机也得使用让计算机自主学习的模式, 我们的教师教学生的时候, 为什么还把从概念开始当作唯一的方式呢?

3.徐徐“图”之 篇三

【关键词】概念图 英语教学 记忆单词 学习语法 理解语篇 提高写作

有一天，我在上课时为了解释in front of和in the front of的区别，随手在黑板上画了几个方块来表示两个地点之间的位置关系。

没想到在随后的练习中，即使是平时学习英语比较有困难的学生也能正确地区分运用这两个介词了，这个意外的结果令我对“图”刮目相看了。于是，在以后的教学过程中，我总是尽量使用一些图表来帮助学生理解或者记忆某些概念和知识。这种图表即概念图（concept map）也称为心智/思维图（mind map）或心智/思维工具（mind tool）。概念图将某一领域内的知识元素按其内在关联性建立起一种可视化语义网络。它是用来组织与表征知识的工具。因此，它也是图式表征中最常用的一种方式，其作用在于构建对于某个事件、某个客体或某种情形的解释。

在教学实践中，我逐渐发现概念图对初中英语教学具有极大的促进作用。它能够帮助学生加深对知识的理解，有效提高教学质量。而且，概念图可行性比较强，它可以应用在教学的各个环节中，有效地激发学生的学习兴趣，训练发散思维。

一、用概念图来加速学生记忆单词

单词一直是学生最难啃的一块骨头，尤其是进入初中阶段以后，每个单元的单词都比较多。而学生则对此望而却步，从心理上就打了败仗。为了解除学生的胆怯心理，我着重强调词与词之间的密切联系。根据从短到长，先易后难的原则，从词根开始，按照构词法的规则指导学生记忆单词。用图示的形式把同根词列举出来，那么，学生就可以通过图形轻松、全面地把握单词之间的关系，迅速而准确地理解和掌握单词，并获得清晰而深刻的记忆。

二、用概念图来帮助学生学习语法

中学英语教学要不要教语法，应该如何教语法，一直是外语教学界争论的焦点之一。笔者认为中国学生缺乏运用英语的学习环境，难以获得足够的英语语言刺激，难以自然习得英语。他们的英语学习主要通过有意识的主动的学习，而掌握基础英语语法规则可以帮助学生较快地掌握语言形式，有助于培养学生正确理解英语和准确运用英语的能力。

三、用概念图来加深学生理解语篇

利用概念图进行语篇教学可以帮助学生了解课文的整体轮廓，并在头脑中创造有关课文内容的全景图，建立系统和完整的知识框架体系进而对课文信息进行有效整理和组合，加深对课文的理解。

在教学过程中，我首先构建出基本的知识框架，具体的构建工作就由学生来完成，可以让学生独立完成或小组合作完成，逐步丰富其中的细节。最后构建出一幅完整的概念图，反映教学内容的整体性。而且，还可以利用这个概念图让学生来复述课文。在整个过程中，学生都表现出较高的积极性和主动性，并能提供机会让学生大胆地开口交流。

四、用概念图来提高学生写作能力

《中学英语教学大纲》指出：写是书面表达和传递信息的交际能力。英语写作是一门综合性很强的实践课，通过写作训练，能促进学生更准确地掌握语音、词汇、语法等知识，增加学习兴趣，建立学习信心，并培养丰富的想象力，逻辑思维能力和语言组织能力。然而，书面表达也是学生最头疼的问题之一。在平时的写作训练中，我也使用了概念图来帮助学生理清思路，把自己的想法具体化和明确化，形成清晰的写作提纲。通过绘制概念图，学生学会了提炼观点，撰写提纲，缩短了写作前的“预写”时间，写作思路日趋清晰，文章布局也更为合理了。可谓做到了“胸有成竹”，学生们也就不再难以下笔了。

作为一种元知策略（meta-cognitive strategy），概念图将多个零散的概念按其内在的联系联合在一起，绘制概念图，就是将这种内在的联系用图的形式清晰地表示出来。学生利用概念图对知识进行有效的整理，可使知识结构更优化。另外概念图与文字材料相比更为简洁、清晰、直观、形象，可以使知识之间的关系清晰可见，它为帮助学生整合新旧知识、建构新的知识网络提供了“脚手架”。对学生而言，制作概念图能促使他们整合新旧知识，建构知识网络，勾勒文章结构，从而从整体上把握作者思路和梳理关键信息，更好地理解和学习英语。从而提高学生的自学能力、创造性思维能力和自我反思能力。在小组合作制作概念图的活动中，还可以促进学生之间的交流与沟通，提高合作意识。

在进行英语课的教学设计时，概念图能将教师头脑中的教学内容以可视化的形式表现出来，能帮助教师更有效地组织教学内容，也有利于教师帮助学生以主题为单位构建概念图，整体把握英语课的教学内容。在教学过程中有意识地把概念图运用到各个环节中，能够有效地帮助学生梳理知识要点，在一定程度上提高记忆效果，有效地减少遗忘的发生。也正因为如此，发现了概念图有如此魅力，我不禁徐徐“图”之，“根本停不下来了”！

参考文献：

[1]裴新宁.概念图及其在理科教学中的应用[J].全球教育展望，2001（8）.

4.数据结构 实验一 图[推荐] 篇四

数据结构实验报告

实验名称： 实验二——图 学生姓名： 佘晨阳 班

级： 2014211117 班内序号： 20 学

号： 2014210491 日

期： 2015年12月05日

1．实验要求

根据图的抽象数据类型的定义，使用邻接矩阵或邻接表实现一个图。图的基本功能：

1、图的建立

2、图的销毁

3、深度优先遍历图

4、广度优先遍历图

5、使用普里姆算法生成最小生成树

6、使用克鲁斯卡尔算法生成最小生成树

7、求指定顶点到其他各顶点的最短路径

8、其他：比如连通性判断等自定义操作

编写测试main()函数测试图的正确性

2.程序分析

本实验要求掌握图基本操作的实现方法，了解最小生成树的思想和相关概念，了解最短路径的思想和相关概念，学习使用图解决实际问题的能力。

2.1 存储结构

存储结构：1.不带权值的无向图邻接矩阵

2.带权值的无向图邻接矩阵

3.带权值的有向图邻接矩阵

1．不带权值的无向图邻接矩阵

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2带权值的无向图邻接矩阵.3.带权值的有向图邻接矩阵

[备注]：

1.在使用打印元素、BFS、DFS 采用无权值的无向图邻接矩阵存储方式 2.在使用PRIM、KRUSKAL、3.在使用最短路径的算法时采用具有权值的有向图邻接矩阵存储方式

2.2 关键算法分析

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一．图的邻接矩阵构造函数：

1.关键算法： template Graph::Graph(f a[], int n, int e)

//带权值的图的构造函数 { int i, j, k, height;f s1, s2;vnum = n;arcnum = e;for(k = 0;k < n;k++){ vertex[k] = a[k];}

//初始化顶点

for(k = 0;k

for(i = 0;i < n;i++)

{

arc[k][i] =-1;

if(i == k)arc[k][i] = 0;

//初始化权值的大小

}

visited[k] = 0;} cout << endl;for(k = 0;k

//初始化边

{

cout << “请输入线性链接节点:”;

cin >> s1 >> s2 >> height;

arc[convert(s1)][convert(s2)] = height;

arc[convert(s2)][convert(s1)] = arc[convert(s1)][convert(s2)];//采用无向图带权值的邻接矩阵

} cout << endl;cout << “所得邻接矩阵为：” << endl;

for(k = 0;k

for(i = 0;i < n;i++)

{

if(arc[k][i] ==-1)

cout << “∞” << “ ”;

else cout << arc[k][i] << “ ”;

//打印邻接矩阵的格式

}

cout << endl;

} cout << endl 2.算法的时间复杂度

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有构造可知，初始化时其时间复杂度：O(n2)

二．深度优先便利DFS:

1.关键算法

①从某顶点v出发并访问

②访问v的第一个未访问的邻接点w，访问w的第一个未访问的邻接点u，……

③若当前顶点的所有邻接点都被访问过，则回溯，从上一级顶点的下一个未访问过的顶点开始深度优先遍历

④直到所有和v路径相通的顶点都被访问到； 2.代码图解：

深度优先遍历示意图 3.代码详解：

template void Graph::DFS(int v){ cout << vertex[v];visited[v] = 1;

for(int j = 0;j < vnum;j++)

//连通图

if((visited[j] == 0)&&(arc[v][j] >= 1))DFS(j);//当存在回路时，则连通深一层遍历

} 4.时间复杂度

时间复杂度：O(n2)

空间复杂度：栈的深度O(n)

辅助空间O(n)

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三．广度遍历BFS 1.关键算法 ①访问顶点v ②依次访问v的所有未被访问的邻接点v1,v2,v3…

③分别从v1,v2,v3…出发依次访问它们未被访问的邻接点 ④反复①②③，直到所有和v路径相通的顶点都被访问到；

2.代码图解

3.代码详解

1.初始化队列Q

2.访问顶点v，visited[v]=1

3.while(队列非空)

3.1 v=队头元素出队

3.2 访问队头元素的所有未访问的邻接点 4.时间复杂度

时间复杂度：O(n2)

空间复杂度：辅助空间O(n)

四.最小生成树——普里姆算法

1,关键思路

一般情况下，假设n个顶点分成两个集合：U(包含已落在生成树上的结点)和V-U(尚未落在生成树上的顶点)，则在所有连通U中顶点和V-U中顶点的边中选取权值最小的边。主数据结构：

邻接矩阵 辅助数据结构：

int

adjvex[MAXSIZE];// U集中的顶点序号

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int

lowcost[MAXSIZE];

// U(V-U)的最小权值边

2.代码图解

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3;代码详解

template void Graph::Prim(){ for(int i = 0;i < vnum;i++)

//辅助数组存储所有到的V0边

{

adjvex[i] = 0;lowcost[i] = arc[0][i];

} lowcost[0] = 0;for(int j = 1;j < vnum;j++)

//循环n-1次

{

int k = Mininum(lowcost);

//求下一个顶点

cout << vertex[adjvex[k]] << “->” << vertex[k] << endl;

lowcost[k] = 0;

//U=U+{Vk}

for(int j = 0;j < vnum;j++)

//设置辅助数组

{

if((lowcost[j]!= 0 && arc[k][j] < lowcost[j]))

{

lowcost[j] = arc[k][j];

adjvex[j] = k;

}

}

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} } 4,时间复杂度：

时间复杂度O(n2)，适合稠密图

五.最小生成树----克鲁斯卡尔算法

1,关键思路

先构造一个只含n个顶点的子图SG，然后从权值最小的边开始，若它的添加不使SG中产生回路，则在SG上加上这条边，如此重复，直至加上n-1条边为止。2.代码图解：

3.代码详解

template void Graph::Kruskal()

//最小生成树—kruskal算法

{ cout<<“Krusal算法结果为：”<

int k = 0, j = 0;

while(k < vnum-1){

int m = vedgelist[j].fromv, n = vedgelist[j].endv;

int sn1 = vset[m];

int sn2 = vset[n];

//两个顶点分属

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不同的集合 if(sn1!= sn2)

{

cout << vertex[m] << “->” << vertex[n] << endl;

k++;

for(int i = 0;i < vnum;i++)

{

if(vset[i] == sn2)

vset[i] = sn1;

//集合sn2全部改成sn1

}

}

j++;} } 4.时间复杂度

时间复杂度O(nlogn)，适合稀疏图

六．最短路径——Dijkstra算法 1.关键代码

• 按路径长度递增的次序产生源点到其余各顶点的最短路径。• 1)设置集合s存储已求得的最短路径的顶点，• 2)初始状态：s=源点v • 3)叠代算法：

• 直接与v相连的最近顶点vi,加入s • 从v经过vi可以到达的顶点中最短的，加入s

……

2.代码图解

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3.代码详解

emplate void Graph::ShotPath(f x)

//关于最短路径的初始化 { int v=convert(x);

for(int i = 0;i < vnum;i++)

//初始化路径和点

{

s[i]=0;

disk[i] = arc[v][i];

if(disk[i]!= maxs)path[i] = v;

else path[i] =-1;} s[v] = 1;disk[v] = 0;path[v]=-1;for(int i = 0;i < vnum;i++)

//反复经过从该点到其他点的路径

{

if((v = FindMin())==-1)continue;

s[v] = 1;

for(int j = 0;j < vnum;j++)

if(!s[j] &&(disk[j]>arc[v][j] + disk[v]))

{

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disk[j] = arc[v][j] + disk[v];

path[j] = v;

} } Print();

//打印路径长度和遍历

} 4.时间复杂度

时间复杂度为：n^2

七．判断连通图算法

template bool Graph::judgegraph(){ DFS(convert(vertex[0]));if(count==vnum)

{

cout<<“该图为连通图！*******输入成功！”<

return false;

} else {

cout<<“该图不为连通图！*******请重新输入”<

return true;

} }

时间复杂度：n^2

3.程序运行结果

1.测试主函数流程：

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函数流程图：

1.输入图的连接边并打印

构造下面所示图的邻接矩阵：

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2.判断图连通是否成功

3.BFS DFS PRIM算法的实现

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4.克鲁斯卡尔算法实现过程

4.有向图邻接矩阵的构建

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插入V0位置后打印距离并开始回溯

总结

1.调试时出现的问题及解决的方法

问题一：prim算法中

解决方法：调整循环条件，修正函数体注意有无Next的区别

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问题二：BFS和DFS同时在一个类里作用时会输出错误

解决方案：每次BFS/DFS使用时都把visited数组初始化一遍

问题三：在最短路径，经常出现了停止输入的情况

解决方法：改return为continue，并修改打印算法 2.心得体会

通过本次实验，基本熟练掌握了c++基本语句，尤其对图的结构及应用有了较深了解；调试代码时尽量做到完成一个代码段调试一次，可以最快检测出错误所在；类的封装和调用，类的共有成员和私有成员的设置。

3.下一步的改进

第一，设置增加图节点和边的函数

第二，实现图形化输出图的路径的功能

第三，主函数设计简单，不要过于累赘

4.程序中出现的亮点

1)利用dfs算法衍生生成判断是否为连通图的连通算法

2)采用graph类实现所有图的所有算法，所需的数据类型均在私有成员内，封装 3)利用convert函数采取象意输入，采用ABCD的节点输入方式而并非转化成01234再输入。

4)BFS中采用c++标准库的。

5)打印邻接矩阵时，打印出非链接的∞符号和与自身路径的0距离 6)判断图为非连通图后，提示输入错误，重新输入图元素

5.用E-R图设计数据库（共） 篇五

用E-R图设计数据库（概念结构设计和逻辑结构设计）

1.实验目的1)熟悉E-R模型的基本概念和图形的表示方法。（概念结构设计）

2)掌握将现实世界的事物转化成E-R图的基本技巧。

3)熟悉关系数据模型的基本概念。

4)掌握将E-R图转化成关系模式的基本技巧。（逻辑结构设计）

2.实验内容

1)根据需求确定实体，属性和联系。

2)将实体，属性和联系转化为E-R图。

3)将E-R图转化为关系模式。

3.实验步骤和结果

1)设计能够表示出班级与学生关系的数据库。

①确定班级实体和学生实体的属性。

②确定班级和学生之间的联系，给联系命名并指出联系的类型。③确定联系本身的属性。

④画出班级与学生关系的E-R图。

⑤将E-R图转化为关系模式，写出关系模式并标明各自的主码或外码。

2)设计能够表示出顾客与商品关系的数据库。

①确定顾客实体和商品实体的属性。

②确定顾客和商品之间的联系，给联系命名并指出联系的类型。③确定联系本身的属性。

④画出顾客与商品关系的E-R图。

⑤将E-R图转化为关系模式，写出关系模式并标明各自的主码或外码。

注意：对由E-R图转换得到的关系模式进行分析，如果不合理，进一步对它进行规范化处理，得到最终的关系表。

4.实验总结

6.寻春之旅之百花盛开图作文 篇六

寻春之旅之百花盛开图作文

。

路长，花多。在山坡上，公园里，学校中，还有路边，到处都是花。最醒目的是一大片一大片的金黄色的油菜花，那种漫山遍野，那种盖过山顶的金黄色，就像延伸到天边的金色绸缎;最不起眼的是路边那些不知名的花，他们是那种在草丛中忽隐忽现的暗紫色，但他们在用点滴的美丽在装扮

一到山坡上，一阵浓郁的花香扑鼻而来，

花的颜色也不比香味逊色，：山上花团锦簇，姹紫嫣红。金黄的是油菜花;纯白的是白玉兰;紫色的是野菊花;赤红的是山茶花;衬以遍地凄凄芳草，像是给大地披上了一件花花绿绿的衣裳。

花不仅是颜色和香味美，姿态也很美。那淡紫色的蝴蝶花，像一只展翅欲飞的蝴蝶;那粉扑扑的山茶花，像一个羞答答的小姑娘;这白白的白玉兰，像一个亭亭玉立的大姑娘，宛立于细细长长的树枝上。花儿们有的含苞欲放，有的早已怒放开来。

在

这金黄的油菜花;粉嫩的桃花;洁白的白玉兰;红艳艳的山茶花;是我在“百花盛开图”中所找到的美丽，我找到了一个

7.软件工程之数据流图 篇七

公司级会计信息系统的建模人员将任务定义为公司内部为完成事项而进行的各个步骤。事项本身就是任务, 但是很多任务却不能通过事项来表示。任务级别概念建模的任务不是设计数据库, 而是文档化公司中的数据流。尽管公司业务流程中的某些活动存在完成它们的行业最佳实践, 公司工作流中仍然包含在不改变公司本质的情况下, 可以被重组掉的步骤或活动。不同公司, 或同一公司中不同部门的任务会产生不同的后果, 这些结果在任务级别建模时必须要表达出来。

例如, 在采购付款流程中, 原先和重组后的业务流程中的会计语义模式都是清晰可辩的, 但模式中完成工作流相关的事项的步骤却大为改观。新旧流程中都包含需求确认 (请购) 作为提议事项, 订货作为承诺事项或合同事项, 验货作为经济资源增加事项, 付款作为经济资源减少事项。因此, 在不同的工作流场景下, 公司数据库系统的设计确实相同。但是, 两个流程场景的文档化过程却大相径庭。可以采用多种类型的文档来表达任务, 包括 (系统) 流程图、数据流图、流程模型, 以及叙述性工作简报等。本文就系统流程图、数据流图, 以及二者在会计信息系统概念建模过程中的区别与联系阐述如下。

一、系统流程图

公司级会计信息系统是以什么顺序, 获取、维护和报告哪些数据, 这些细节的文档化也可以使用不同的方式。系统流程图就是图形化的文档信息系统。叙述性工作简报中各页描述的业务流程、数据流或文档流, 都可以用流程图简洁地表现出来。系统流程图专注于信息流和业务流程的物理方面。数据流程图描述的是公司的数据流以及数据流的处理过程, 所以有时也称为文档流程图。数据流中很多地方用到文档, 文档的处理占了系统流程图的一大部分。

流程图是一种简单的文档类型, 信息用户和管理人员都很容易理解。而且审计人员也使用文档流程图或过程流程图来帮助理解公司的业务和内部控制环境。流程图最大的缺点是只注重信息流和系统的物理特征, 而忽略了潜在的逻辑概念本质。有些老的公司级会计信息系统的流程图, 由于技术的陈旧, 满篇都是人工处理的数据。任何想利用现有技术来开发新系统的努力要需要系统的概念模型被文档化和设计。数据流程图 (包括系统流程图、文档流程图和过程流程图) 就是这样一种将信息系统的概念方面文档化的改进工具。

二、数据流图

另一个文档化的工具是数据流图 (data flow diagram, DFD) 。数据流图符号可以用于各种系统分析, 包括图形化显示业务流程中数据的处理逻辑。系统流程图表示的是信息系统的物理组成, 而数据流图提供了更加概念化的、数据流经系统的非物理方式的路线。和系统流程图一样, 二者都表示数据的流动, 但二者在组织单元、处理数据的计算机、存储数据的介质上各不相同。某特定信息系统环境下, 岗位间或部门间数据的流动都很难表示。

数据流图的类型有:1.当前物理系统的数据流图;2.当前逻辑系统的数据流图;3.目标逻辑系统的数据流图;4.目标物理系统的数据流图。

逻辑的和物理的数据流图都采用同样的符号集合。逻辑的数据流图只反应数据的概念流, 不包含系统的任何物理特性。相反, 物理的数据流图反映了系统的部分物理特性, 例如工人和岗位名称、部门名称、用来处理和存储技术的描述等。

为了有效管理数据流图的尺寸和复杂程度, 公司级会计信息系统的建模人员将数据流图进行了分级, 从顶级开始, 分别是上下文级数据流图、0级数据流图、1级数据流图, 以此类推, 逐步分解细化。

数据流图的最高级别就是上下文级的数据流图。公司级会计信息系统的建模人员常用上下文级的数据流图划定整个系统的范围。采用上下文级数据流图表示的系统, 通常是小型的, 比较简单的系统。

除了顶级的上下文级数据流图, 根据系统分析与设计的需要, 还可以进一步分解出以下级别的数据流图, 如0级数据流图。如上下文级的数据流图中的中央处理圈可以细分为各个业务流程, 如公司的三大业务流程 (采购付款流程、生产转换流程、销售收款流程) , 从而可以形成3个0级的数据流图。

将其中某个0级的数据流图中的某个处理圈继续细分为更加详细的多个中间过程, 可以得出更多的1级数据流图。对于比较复杂的处理圈 (任务、事项或活动) , 公司级会计信息系统的建模人员还可以进一步细分, 直到公司级会计信息系统的建模人员能深刻理解和详细设计出该系统的各个细节为止。这个逐步细化的过程称为分解。经过多次分解得出的最低级别的数据流图称为原始数据流图。

在下级的数据流图中, 可以省略一些上级数据流图中已经显示过的数据流入源或数据流出槽, 例如客户和决策制定者。而且1级数据流图与对应的0级数据流图拥有相同的信息流入和信息流出。具有相同的信息流入和信息流出的不同级别的数据流图, 称为平衡的数据流图。

三、区别与联系

数据流图和系统流程图的主要区别是:系统流程图表示的是系统的物理特征, 而数据流图表示的是系统的逻辑信息。

例如存在以下手工系统活动场景:某工厂的主管收集本部门工人的工时卡, 复核并计算本周总工时。她将工时卡交给薪资部门, 工资专员据此在员工收入文件中记录本次周工资, 然

加强高校内部预算管理, 提高资金使用效益

◎文/萨仁其木格

随着经济社会的发展, 高等院校的教育体制改革不断深化, 高校呈现快速发展的态势, 办学规模不断扩大, 尤其是1999年教育部出台《面向21世纪教育振兴行动计划》以来, 高校招生规模逐年递增, 经费与资产规模大幅增加。这就对高等院校的预算管理提出了更高的要求, 如何有效利用预算管理, 衡量收入, 控制支出, 提高各项资金使用效益, 是摆在各个高校面前的一个重要命题。

预算是使用数字编制未来的计划, 是决策的具体化。高等院校预算管理是高校利用预算对内部各院系、各部门的财务及非财务资源进行分配、考核、控制, 以便有效地组织和协调各项教育、科研活动, 完成既定的经营目标。预算管理对高校而言, 是其内部管理的核心, 有助于控制高校日常经济活动, 有效配置和利用各项资源, 对高校的长足发展具有极其重要的作用。

一、高校实行预算管理的必要性

首先, 高校规模的扩大要求高校实行科学合理地预算管理。自1999年高校扩招以来, 我国教育体制由精英化教育走向大众化教育, 每年的毛入学率逐年增加, 在校学生规模不断增大, 这就对学校的经费投入和资金使用效率提出了更高要求。许多学校纷纷圈地建立分校, 但与此同时, 国家的财政投入并没有与高校规模的扩张同比例增加。因此, 如何在经费有限的情况下, 提高资金使用效率, 满足高校扩张的需求, 成为高校预算管理的重中之重。

其次, 国库集中支付制度在高校的推行, 要求各高校实行科学合理的预算管理。国库集中支付制度将所有的财政性资金全部集中到国库单一账户, 所有的财政支出由国库单一账户

后将工时卡按字母顺序归档保存。请分别用数据流图和系统流程图分别表示这个活动场景的数据流。

现假设除了薪资部门使用磁带自动化了业务处理过程外, 这样的活动场景是连续每周都进行的。相比之下, 自动化前后数据流图没有变化, 而系统流程图却发生了变化。这是因为, 自动化前后, 活动的概念上的数据流没有改变, 唯一的改变是存储和传递数据的物理设备发生了改变。数据流图表示的是数据流的逻辑上 (即概念上) 的特征, 而系统流程图表示的是数据流的物理特征。

再次假设, 薪资部门经理决定, 将记录文件的磁带升级为磁盘。无论是自动化前后, 还是自动化后的磁盘升级前后, 数据流图都没有变化, 而系统流程图却每次都发生改变。这是因为, 升级存储介质不会影响数据流的逻辑特征, 因此存储介质升级后, 反映数据流逻辑特征的数据流图不会发生改变。升级数据存储介质改变了数据流的物理特性, 因集中支付, 财政部门掌握资金支付权, 可以根据资金的使用是否符合预算的规定而决定是否给予支付, 将资金直接支付给商品和劳务供应者而不通过任何中间环节。这就对高校的预算管理提出了更高的要求:财政需要依据经审核过的各高校的预算编制进行资金支付, 有预算才能支出, 预算支出渠道不得随意变更。因此各高校必须提高预算管理的前瞻性、准确性、科学性, 统筹安排预算资金。

最后, 预算管理有助于对各院系、各部门进行考核和激励。预算管理为高校的奖惩机制和考核办法提供了依据。通过财务预算与资金的年初合理分配, 财务部门在年末可以将高校各单位的经费使用情况进行科学归集与分类汇总, 为各单位财务运作的横向比较、考核和评价提供科学依据, 约束各单位的财务行为, 形成勤俭办学的氛围。

二、高校预算管理存在的问题

(一) 预算管理缺乏长远性, 与高校发展规划脱节

高校预算的编制缺乏战略指导, 各年之间的预算编制衔接性差、随意性大, 不能兼顾高校长远规划。在没有长远发展规划的指导下搞预算管理, 各院系、各基层单位往往只注重局部利益, 而忽略学校整体的利益;只重视短期活动.忽略长期目标, 使短期的预算目标与长期的高校长远发展规划不相适应, 甚至相互矛盾, 各年度、季度预算的执行无助于高校的长期繁荣稳定。

例如, 目前许多高校存在资本结构不合理、资本性支出安排不当的问题。高校扩招之后, 许多学校纷纷扩大规模, 建立分校, 这就对资金的需求急剧增加。但是财政拨入经费毕竟有限, 因此许多学校转而进行银行贷款, 导致各高校债

此升级后反映数据流物理特征的 (文档) 系统流程图一定会发生改变。

由此可见, 系统流程图侧重描述系统的物理特性, 更关注技术和物理设备上的特征及其变化。而数据流图侧重描述系统信息在逻辑上的特性, 更关注信息的来源、去处, 以及信息包含的经济内容的变化。

8.回到源头：马和之诗经图 篇八

一

“关关雎鸠，在河之洲。窈窕淑女，君子好逑。”

河流、鸟鸣、美女、君子。这几个意象，把我们带回中国艺术长河的上游。

那是一个黎明，世界空阔，飞鸟带着清越的叫声划过天际。树林里的每一片叶子都湿漉漉的，万物生长显出自然焕发的本能。女人的身影从岸边闪过，轻风吹起，裙衫拂动，河水逆光勾勒出她身体的线条，让打量她的男子怵然心惊。这是我们这个民族的文化经典为我们描述的最初的画面。

比世界上任何国家的经典都美。

上帝说，要有光。

其实，时光并没有光，它有时只是一条幽暗的隧道。

在我们的文明里，《诗》才是光。

对于《诗》，中国人给予了圣经般的地位，称作：

《诗经》。

二

以图像的方式再现《诗经》的内容，其实古已有之。战国时期的一些青铜器上的纹线和图案，许多都可与《诗经》的内容互证。到了汉代，又有职业画家出场，用一只画笔，把人们的目光引向两千年前的时代。东汉画家中，刘褒画过《大雅》，画过《邶风》，卫协也画过《邶风》。到魏晋南北朝，画诗经图者，数量亦十分可观。

“至南宋，诗经图忽如一树花朵因风吹开”{1}，越来越多的画家以绘画的方式表现《诗经》的主题，钱塘人马和之所描绘的，应该是其中最有代表性的。扬之水先生称他的诗经图“前无古人，后无来者”{2}。

马和之诗经图，是马和之一系列《诗经》主题绘画的总称，故宫博物院藏有多幅，比如《豳风图卷》《唐风图册》《小雅节鹿鸣之什图卷》《小雅节南山之什图卷》等，此外，还有许多诗经图分藏台北故宫、上海博物馆、辽宁省博物馆等处。

我最喜欢的，是《豳风图卷》，因为《豳风》饱含着山野草泽的自然气息，人在田野间劳动，在河边谈情说爱，人就是自然的一部分。我感到有长风吹过两千年的时空，在南宋的纸页间回旋，依然轻风袅袅。风声中，有蟋蟀的鸣声、蝈蝈的弹跳声、田野里的杂语声，还有人们采桑割苇、获稻酿酒的声响。在所有声响的空隙里，还有人在做梦，关于爱情的梦。那梦藏在她的身体里，像一株不动声色的植物，暗自生长，会在某一个季节，开出满枝粉白的花朵。

诗让我们遐想，遐想古人内心和世界的鲜美透明。那时的世界，天空中没有pm2.5，河流中没有工业污水，背景无比地单纯，连语言都是干净的。所以才有了《豳风》里“七月流火，九月授衣，春日载阳，有鸣仓庚”这样明朗的诗句，甚至连做爱都毫不掩饰。《豳风·九罭》，以一位女子的口吻，大胆表达了与一位男子的性事，男子离去，她竟悄悄收藏起他的衣袍。这让我想起茨威格的小说《一个陌生女人来信》中，女主人公对于那个曾有短暂肌肤之亲的男子，眷恋到要偷偷收藏他吸烟时落下的烟灰的程度，有人批评茨威格虚构过度，但茨威格不会想到，几千年前的中国诗歌，为他的描写提供了例证。

这样的心绪，绘画是难以表达的，就像一部名著改编的电影，主人公一出场就会让人失望，人们想到的是那个演员，而不是角色本身。扬之水说：“比如《唐风·绸缪》‘今夕何夕，见此良人’，其中的婉转之意，写作散文，译作白话，都无法忠实表达，形诸丹青当然更教画家踌躇。”{3}

但相比之下，马和之《豳风图卷》还是好的。这不仅因为整个长卷中洋溢着古风，每个人的表情、神貌，都是我们想象中的古人的样子，更因为他没有对《诗经》的意象进行机械的图解，而是对原诗进行了剪辑和改编。比如《豳风·七月》里，没有过多描述农人们大干快上的劳动景象，而是更侧重于劳作后的歌舞酣饮，以及要出嫁少女的愁怅，以此为反衬劳动本身的艰辛与快乐。《豳风·九罭》里，更没有赤裸裸的床上镜头，出现在画面中的是悠闲的捕鱼人（渔网无疑是对情网的隐喻），还有沙洲边飞翔的大雁，空茫的江景，展现出女子辽阔的荒凉。

因此，马和之诗经图，是实的，也是虚的，那份虚，是留白，也是诗意。

三

艺术家的目光，通常都是瞄准未来的，这固然适用于中国古代艺术家，但与此相比，他们似乎有着一种更加强大的冲动，就是回望从前。因为在他们的观念里，理想的社会，并不存在于未来，而存在于古代，那才是中国人道德和价值的真正来源，所以孔老夫子说：“郁郁乎文哉，吾从周。”{4}这句话，包含着许多内容，其中有：对现实的不满、对过往的怀念、对时光流逝的忧伤……

葛兆光先生在《中国思想史》里说：“除了少数极端的现实主义者如韩非等人之外，大多数以批评为己任的知识阶层中人由于对自己所处时代的不满和埋怨，常常把遥远的古代当成了寄托理想的时代，在想象中寄寓了太多的理想色彩，把眼前实有的心情转化为遥远的渴慕，再把幻想中的遥远的故事作为眼前世界的镜子。于是，在他们笔下，上古往往是美丽而恬静的，就像陶渊明笔下的桃花源，《礼记·礼运》里说，古代是一个大同社会，在那个时代，‘天下为公，选贤与能，讲信修睦……老有所终，壮有所用，幼有所长，矜寡孤独废疾者，皆在所养’。《鹖冠子·备知》中则说，那时代里，‘山无径迹，泽无桥梁，不相往来，舟车不通，……有知者不以相欺役也，有力者不以相臣主也’。尽管他们也知道那时代‘民茹草饮水，采树木之实，食蠃（luǒ）蠬之肉，实多疾病毒伤之害’，但那时候的心情是平静的，生活是安定的，人们是平等的，思想是简单的，正如《淮南子·齐俗》中所说的那样，这是一个恬澹的时代，‘民童蒙不知东西，貌不羡乎情而言不溢乎行，其衣致暖而无文，其兵戈铢而无刃，其歌乐而无转，其哭哀而无声。凿井而饮，耕田而食，无所施其美，亦不求得’，也就是说，那是一个混沌而淳朴的世界。”{5}

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马和之就是以绘画的方式，向《诗经》的古老时代致敬。这幅具有古代田园风格的《豳风图卷》，除了前面提到的《七月》《九罭》，还有《鸱鸮》《东山》《破斧》《伐柯》《狼跋》几段，都试图再造周代的历史和生活现场，让那个消失的理想国，在他们的绘画里，获得一份物质性的凭证。

这样的“复古”意图，从中国绘画史的初始阶段就显露无疑，以后的画家，无论身处哪个朝代，都始终“不忘初心”。于是，历史题材绘画，在中国绘画史里成了一大主流。在故宫博物院里，就藏着东晋顾恺之《女史箴图》卷、唐代佚名《伏羲女娲像图》轴、宋代马远《孔丘像图》页、佚名《孔门弟子像图》卷、李唐《采薇图》卷……

如果把时间放大，我们还会看到更多的历史题材，被后世画家一遍遍地演绎，除了《诗经图》，还有兰亭修禊、东篱赏菊、西园雅集，而“辋川”“赤壁”“孝经”等，也“都成了绘画史中活跃的要角”{6}。著名的《清明上河图》，自北宋张择端，明代仇英，一路画到了清代的宫廷画家。它们是中国画家心头的《巴黎圣母院》《战争与和平》，唯有一遍遍重拍，方解心头之恨。不是旧瓶装新酒，而是新瓶装旧酒，那瓶，是每一代艺术家的心性与技巧，那酒，是丢不掉的古老价值。

或许，这正是“经”的意义，它是我们内心的坐标、一个永不偏移的原点，它让中国的艺术走了千里万里，都不会忘掉自己的出发之地。

四

马和之诗经图，是以手卷的形式绘制的。

精制的手卷，纤细、漫长，与他们走过的道路相近，与时光相近。

不仅《诗经图》，中国艺术史上不知有多少经典之作，像唐代阎立本《步辇图》、周昉《挥扇仕女图》、五代顾闳中《韩熙载夜宴图》、北宋李公麟《临韦偃牧放图》、赵佶《雪江归棹图》、王希孟《千里江山图》、张择端《清明上河图》、南宋米友仁《潇湘奇观图》、元代黄公望《富春山居图》（以上均藏于北京故宫博物院）等等，都采用了手卷的形式。

手卷，是中国艺术家的一个独特的发明，从我们今天能够见到的最早的绘画——顾恺之《洛神赋图》卷、《女史箴图》卷（尽管都是后世摹本）就有了，据说是由秦汉的“经卷”、“卷子本”演化而来的。它使一幅图画，有着相对固定的高度，同时有着可以无限延长的长度（宽度），使它的内容，几乎可以无限地展开——手卷的高度一般在三十到五十厘米之间，从南宋开始，一般的手卷高度都将近三十厘米，长度有的却能达到二十米以上。

有朋友会问，如此又窄又长的画，该怎么挂呢？实际上，当时的手卷，是不会挂在屋子里的，一般会把它卷收起来，系上绳带，放在画筒里，或摆在书架上。闲暇时，就把它放在书案上，解开绳带，一节节地展放。

这正是中国绘画的迷人之处，因为卷收与展放所带来的视觉体验，是西方硬框式绘画所没有的。西方的美术作品无论怎样浩大和绚烂，都是一览无余的;相比之下，中国古典式长卷，则多了几分隐藏与含蓄，那正是中国人文化性格的体现，半含半露，半隐半显，中国式园林、戏曲、爱情，莫不如此。

更重要的是，西方绘画，无论尺幅多么巨大，都是有极限的。而手卷的长度，是没有限制的，只要画家愿意，他可以把画的长度无限地延续下去，当然没有一个画家真的这样画，但至少手卷带来了一种无限感，像山川江河，即使在一个有限的视线范围里，我们也能感受到它的流动与延长。

台湾美学家蒋勋在描述长卷的展开过程时写道：“在画卷展开的过程中，观赏者一面展放左手的画卷，一面收起右手的起始部分。右手收卷着过去的视觉，左手展放着未来。在收卷与展放之间，停留在我们视觉前的是一米左右的长度，等于两手张开的距离。这一米左右的长度，在与我们视觉接触过程中，有千万种不同的变化，它分分秒秒在移动，和前后发生着组合上各种新的可能。有时，这一米左右的长度被观赏者固定下来，放在桌面，单独成为一个欣赏对象，又是一幅完全独立的绘画……在卷收与展放间，正配合着中国对时间与空间的认识。时间可以静止、停留，可以一刹那被固定，似乎是永恒，但又不可避免地在一个由左向右的逝去规则中。我们的视觉经验，在浏览中，经历了时间的逝去、新生，有繁华，有幻灭，有不可追回的感伤，也有时时展现的新的兴奋与惊讶。”{7}

也就是说，静止的手卷，与观者的手相结合，可以产生律动。它变成了磁带，变成了我们在电脑上看到的电影，可以正放，也可以倒放。时间和空间，都变得可以被掌控。换句话说，在手卷里，我们感受得到时间和空间的流动，但它们是可以回溯的，只要我们愿意，我们完全可以向相反的方向收卷画幅，让流逝的时间与空间在纸页上重现。“逝者如斯夫，不舍昼夜。”{8}一代代的思想者，都曾被时间的流逝所挫伤，因为时间代表着事物的一去不返，但中国的画家，用一卷轻轻的纸页，就抵消了时间带来的伤害，带我们悄然回到世界的源头。

除了手卷，不可能再有什么形式与诗经图如此相得益彰。

五

在时间的进程中，用来回放《诗经》场面的诗经图本身，也成了经典，被历代画家临摹和重绘。在宋代，就有一批画院画家，画了一堆诗经图，署名皆是“马和之”。到清代，有萧云从《临马和之陈风图》，构图笔法均仿马和之，这十开一套的册页，现存台北故宫博物院。当然最有名的，还是清高宗乾隆组织画院画家，完成了一组浩大的《毛诗全图》，向伟大的《诗经》传统，同时向参与到这个传统中的马和之致敬。

“关关雎鸠，在河之洲。”一幅手卷，其实就是一条河，我们永远看不到它的全部，但我们都知道它是一个连续性的整体，它的每一个细小环节，都是从遥远的源头演变而来的。

注释：

{1}扬之水：《马和之诗经图》，见《物中看画》，第46页，北京：金城出版社，2012年版。

{2}扬之水：《马和之诗经图》，见《物中看画》，第46页，北京：金城出版社，2012年版。

{3}扬之水：《马和之诗经图》，见《物中看画》，第62页，北京：金城出版社，2012年版。

{4}孔子：《论语》，见陈晓芬、徐儒宗译注：《论语·大学·中庸》，第32页，北京：中华书局，2011年版。

{5}葛兆光：《中国思想史》，第一卷，第7 — 8页，上海：复旦大学出版社，2009年版。

{6}石守谦：《〈洛神赋图〉：一个传统的形塑与发展》，见邹清泉主编：《顾恺之研究文选》，第97页，上海：上海三联书店，2011年版。

{7}蒋勋：《美的沉思》，第218页，长沙：湖南美术出版社，2014年版。

{8}孔子：《论语》，见陈晓芬、徐儒宗译注：《论语·大学·中庸》，第105页，北京：中华书局，2011年版。

责任编辑 吴佳燕

9.人力资源管理工具之鱼骨图！ 篇九

模拟减肥进行归纳总结：

然后进行一次细化，确保可操作、可量化，保证执行：

这样，就成为了一个完整的目标体系，而且这个每个层级的目标体系不是孤立的，所有数据都是在同一口径下的财务预算，每一层的数据相互支撑、相互衔接。同时每个如“销售”这一分目标又自成体系，单独作为一个目标进行管理，内部也有很多需要做到的目标，每个目标需要达到的程度。一层一层的向下分解，直到不能再分解，就形成了完整的目标分解与责任落实体系。那么配套相应的考核制度，目标管理就完善了。

其实上面讲的目标管理只完成了最关键的一步：目标制定与分解。真正完整的目标管理，还有很多的工作要做，因为我们需要更多的体系和工作来确保最终目标的完成，比如绩效考核体系(方案)、目标运行的监控与纠偏、绩效诊断与改善等等多方面的工作。那么如何做，都要做哪些呢，如果把“目标管理”作为一项工作，作为“鱼骨图”的鱼头，怎么来设计呢?

10.看图讲故事之京津云游-看图写话 篇十

父子俩先来一张，这是在北京“前门”附近的瑞蚨祥内闲逛时拍的，这个百年老店号称始于1862年。

儿子的“回眸一笑”

老北京的四合院

妻和子在北京展览馆门口合影，当时我们准备去皇帝码头坐船进北京动物园。

儿子在北京动物园大象馆，儿子最喜欢看猴子表演节目，他喜欢动物园这个地方。

护国寺小吃。北京的小吃以地安门、簋街、护国寺、隆福寺较为集中，有面茶、豌豆黄、炒肝、羊杂汤等等。王府井的据说贵而不好吃，专骗外地游客!

某天桥下弹唱男生，我们称之为流浪艺人吧，唱的相当好，我让儿子去给男孩送了10元钱，该男生的一句“谢谢”让儿子心花怒放，还记得北京地铁那个“西单女孩”吗?

我和儿子在故宫博物院内。

儿子再来一张，他的“剪刀石头布”技术相当高。

还认识我是谁吗?

北京大学博雅塔

传说中的北京大学的未名湖，如水墨画一样，担心“唐突了佳景”，所以就放这一张不含人物的纯风景画吧!

儿子喜欢“登山”了，这样简单罗列的石头，儿子矫健的身影不嫌疲倦的爬来爬去，让我着实捏了一把汗

北京大学门口。可是儿子你的目光朝向哪里呢?

在潘家园古玩市场发现的一幅画，上篇博文忘记发了，补。

下榻的七天快捷酒店

天津的`公交站牌前，供劳累的人歇脚，这点很不错，比北京、郑州强。但多数车和北京一样没有空调，有空调的一般两元，京津的多数公交都不是无人售票，而且按历程收费，不如郑州的多数都是一元。郑州的多数公交车都有空调而且才一元。在天津，旁边一哥们热得直接脱了上衣，实在彪悍!

泥人张，天津的古文化街上好几家，可惜，去的时候已经下班了

一位师傅给人现场捏自画像，自称“泥人朱”，收费300元!

不知道这个算不算天津的标志性建筑，不过绝对算一景，叫“世纪钟”。

11.软件工程之数据流图 篇十一

不同类型的数据，只有按照一定的数据结构进行组织，并将其映射到计算机存储器中去，才能进行存储、检索、处理和分析。在地理信息系统中，地理空间数据常用的数据结构有两种：栅格数据结构和矢量数据结构。目前高考试题中应用的是栅格数据结构，在题中称为地理信息空间数据图。

栅格数据结构所在位置常用于表示地质、气候、土地利用或地形等面状要素。任何面状要素的对象，如土地利用、土壤类型、地势起伏、环境污染等，都可以用栅格数据来表示。

栅格数据的获取需尽可能保持原图或原始数据的精度。在决定代码时尽可能保持地表的真实性，保证最大的信息容量。在图中网格覆盖后，常常会在同一方格下对应几种不同的属性值，而每一个单元只能取一个值，在这种情况下有不同的取值方法。以下做详细说明。

中心点法：用处于栅格中心处的地物类型或现象特性决定栅格代码。为了寻找中心的方便，覆盖使用的网格常常使交点与网格单元的中心对准，这时读数据只考虑网格交点所对应地图上的值，因此中心点法也可以叫做网格交点归属法。此法常用于具有连续分布特性的地理要素，如降雨量分布、人口密度图等。

面积占优法：以占栅格最大的地物类型或现象特征决定栅格单元的代码。此法最适合分类较细、地物类别斑块较小的情况。

长度占优法：当覆盖的网格过中心部位时，将横线占据该格中的大部分长度的属性值定为该栅格单元的代码。

重要性法：根据栅格内不同地物的重要性，选取最重要的地物类型决定相应的栅格单元代码。此法对于特别重要的地理实体，尽管其所在区域面积很小或不在中心，也采取保留的原则，如稀有金属矿产区域等。此法常用于具有特殊意义而面积较小的地理要素，特别是具有点、线状分布的地理要素，如城镇、交通枢纽、河流水系等。

为了接近原图或原始数据精度，除了采用上述几种取值方法外，还可以采用缩小单个栅格单元的面积，即增加栅格单元总数的方法，这样行列数也相应增加，每个栅格单元可代表更为精细的地面矩形单元，混合单元减少，可以大大提高量算的精度，更接近真实形态，表现更小的地物类型。

地理信息空间数据的判读，关键是要弄清图中各个数字表示的具体事物，在此基础上分析数字分布与变化规律，再进行后果判断、评估和原因分析。下面以高考试题为例进行说明。

例1：（2011·安徽文综）右图表示辽宁西北部某地土地利用的变化。将该区域分为25个方格，每个方格中的两个数字按左右顺序分别代表1979年和2005年土地利用类型，完成1~2题。

1.图示区域土地利用变化会导致 （）

A.土地次生盐渍化加剧

B.空气湿度明显增加

C.干旱、洪涝频率减小

D.水生生物物种增加

2.目前有利于促进图示区域农业可持续发展的举措是 （）

A.推广蔗基鱼塘 B.推广水稻种植

C.发展节水灌溉农业 D.发展大牧场放牧业

解析：解题时首先应弄清图中各个数字表示的具体事物：每个方格中的两个数字按左右顺序分别代表辽宁西北部某地1979年和2005年土地利用类型；然后在此基础上分析数字分布与变化规律：一部分土地由湖泊变为耕地，小部分由耕地变为居民地；再进行后果判断、评估和原因分析：一部分土地由湖泊变为耕地，原因在于围湖造田严重，导致水生生物物种减少，空气湿度明显减少，干旱、洪涝频率增加。由于图示为辽宁西北部某地，水资源相对较少，不合理灌溉导致土地次生盐渍化加剧，应发展节水灌溉农业。

参考答案：1.A 2.C

例2：（2011·浙江文综）某市寻找合适布局工厂的地点，该厂址要满足两个条件：①地形平坦；②距河流1km范围内。右图中“空间资料”是该市地形与河流的空间分布，每一小方格代表1km2（该区面积共16km2）；“属性资料”是地形和河流的类别资料。根据选址条件，对照空间资料和属性资料，符合条件为“1”，不符合条件为“0”，若同一小方格内有两种不同属性类别分布时，为求简化，占有面积比例较大的属性作为评估对象。完成3~4题。

3.下图是四幅“河流”资料的评估值图，其中正确的是 （）

A.①B.② C.③ D.④

4.根據地形、河流两项资料的综合评估，右图中适合布局工厂的地点是 （）

A.甲、乙B.乙、丙

C.乙、丁D.甲、丙

解析：根据图中的河流，可以判断出河流流经的方格都为1，而河流经过某些方格的交点处以1km为半径画圆，可以得知某些方格虽然没有河流经过，但是大部分面积距离河流1km范围内，根据文字材料这些方格也算1。第4题模仿第3题把地形资料的评估值图画出并与河流评估值图进行叠加，满足两者需求即可。

12.高程图数据相似检测及其并行算法 篇十二

关键词：相似检测,曲面插值,并行算法,C语言,绘图

高程数据文件给定了横纵坐标x、y及相应点的高程z,设A、B是程序的两个输入文件,B为网格化的大图,A是B的局部,A通过实际测量得到,两组数据中x、y坐标是不一致的,需要通过比较二者对应的地形起伏,检测相似程度,求出两组数据图高程差最小即最吻合时的坐标差,从而校正A或B的坐标。程序首先读出数据,因数据量太大,用Matlab不便于处理,选用C语言用动态分配存储空间的方法,通过指针操作数据。程序中需画数据图,粗略选取比较区域,作者选用了简单的Windows绘图功能,未用复杂的MFC,以达到快捷简便,提高可移植性的目的。

检测方法为,以B的高程数据为插值节点,在B图上某区域选出一点为起始点,对应A的起始点,按A的所有数据的坐标间距,作为所求插值点,通过曲面插值算法,求出各插值点的高程,设为C。比较A与C的相似度,即通过A与C对应点高程差的绝对值和来量化相似程度。在选定区域搜索最佳起始点,并不断缩小搜索区域和步长,找到绝对值和最小的对应起始点,即可算出所求坐标差。

程序中编写了一些辅助函数来估算数据及运算量的大小,通过绘图等人工干预的方法修改一些参数来提高搜索效率。确定大致的搜索区域后,如果步长缩小,曲面插值及相似比较的运算量也是很大的,又给出基于MPI的并行算法,提高了运算速度。

1 数据结构的选定

数据文件中一般存放3列数据,x、y、z,对于等距网格高程数据,程序读取文件可转换为仅存x、y起始值及一对网格间距值,所有z值存放到动态分配的一维数组,这样可节约存储空间并提高运算效率。所以选用如下定义的结构类型存储A、B、C的数据,sx、sy为起始点即图的最左上一点的坐标,wx、wy为经纬向网格间距,M、N为网格数量,也相当于数据矩阵的行、列数,pd指向顺序存储的高程值z。

首先通过辅助程序分析数据,并进行必要的整理,确定A、B的sx、sy、wx、wy、M、N等值,C的大小等同A,定义全局变量A、B、C并分配好高程值z的存储空间,读取数据并转换,程序如下:

2 程序流程及数据绘图

程序采用最简单的Windows编程结构,主函数Win Main()中建立显示一个窗口,并开始消息循环。在消息处理函数Wnd Proc()中通过按下字符键的消息WM_CHAR,选择调用读数、计算等各函数模块,在WM_PAINT消息下绘出通用的高程色标及提示信息。

操作流程一般为:先如上所述整理和读取数据,确定所搜区域的起始点和步长,建立二维数组FMin[][];调用曲面插值函数,由数据B算出C,再对A和C高程差绝对值求和,存入FMin,同时找出最小值。主要程序如下:

在某区域计算出一组数据后,根据需要,可通过发送按键消息,调用绘图函数,再确定新的搜索起点和步长,直至找到最佳位置。

其中,绘图用画点函数Set Pixel(),如图1~图3所示,高程h和颜色的对应关系用如下函数:

3 曲面插值算法

算法采用矩形域上分片双一次插值,计算公式如下:

其中τ、h为网格宽度,pij(x,y)是1,x,y,xy 4个函数的线性组合。插值曲面p(x,y)在整个区域上连续。相应代码如下:

4 并行算法

为了提高运算速度,采用基于MPI的并行程序在Linux环境下来计算,本问题数据传输不频繁,而运算量大,很适合并行计算。先预设搜索起始点值,对搜索区域按从进程数划块,交给各个从进程计算,各从进程计算分配给自己的区域后返回最小值及坐标点位,主进程接收各个最小值后再进行比较得出结果。程序中主进程通过MPI_Send()函数发送各块起始点纵坐标,接收数据用MPI_Recv()函数。通过MPI_Reduce()函数并设置MPI_MIN参数可归约由从进程送来的值,得到最小值,主程序代码如下。

编译和运行命令如下:

mpicxx-o kj AD kj ADmpi.cpp

mpiexec-n 8./kj AD

5 结语

以上并行程序通过输出运行时间的代码进行了测试,证明在实践中是有效的,并行运算速度跟进程数及CPU内核数有关。另外,在实际应用中,如果测量所得数据不全,需要先通过插值网格化再进行相似检测计算。如果是稀疏的数据,也可改变数据结构,通过指针取测量点的坐标和高程,由网格化的大图做插值后求高程差的绝对值和来检测。

参考文献

[1]黄友谦,李岳生.数值逼近[M].北京:高等教育出版社,1987.

13.软件工程之数据流图 篇十三

一、设计深度要求：

1、各种技术经济指标要齐全，800字以内设计说明。

2、总平面位置图、平面图、立面图、剖面图齐全，图面符合制图规范；

3、主干道临街建筑、风景区建筑要有两个方案，彩色透视图。重大工程要有模型。

4、建筑所在地环境彩色

照片十张。

二、图签要求：

[找文章到好范文-/-一站在手，写作无忧！]

1、设计、审核应签名齐全；

2、加盖设计单位印章。

三、必需具备下列条件：

1、计划文。

2、定点文。

3、结合同鉴证的设计委托书。

四、核对定点文：

1、下列设计参数要符合定点：

外围尺寸线、沿河距离、沿山距离、道路红线、容积率（或建筑面积），建筑高度。

2、设计建筑外框与周边建筑物、构筑物间距要符合规划规范、消防规范、人防、环保及卫生防疫要求。

3、使用性质符合计划文、定点文要求。

五、平面设计：

平面功能不能违反设计规范（如住宅不能有暗厅、暗厨、厨房面积不能小于规范最低限度等）（弹性指标）。

六、立面设计：

1、色彩要与环境协调。

2、造型要与环境协调并具有桂林地方特色（弹性指标）。

3、平屋顶第五立面有绿化措施（弹性指标）。

七、主干道风景区进行会议审查的报送缩小八开全套图纸及设计说明12份（含彩图）。

规划设计审图标准一、三公顷以上规划设计审图标准

1、审查规划的设计单位是否具备相应的资质等级，外地单位是否已在我市办理有关注册登记手续。

2、审查规划（含方案）是否符合国家和自治区＂城市专项规划编制技术规定及深度要求＂。

3、审查规划用地和规划建设性质是否符合城市总体规划、分区规划及控制性详规。

4、审查规划范围内交通系统（含动、静态交通设施）及其与城市道路的衔接是否符合交通规划及有关规划、规范、满足城市交通发展的需要。

5、规划用地平衡指标是否符合相关的国家设计规范。

6、规划范围内管线设置与城市管线衔接是否完善、合理并符合有关技术规范。

7、审查规划设计是否综合考虑日照、采光、通风、防灾的要求，是否依照国家、区、市有关规范、规定布控各项公建、配套设施及绿地，满足人们的日常需求。

8、规划设计应充分考虑社会、环境和经济三个方面的综合效益。

二、三公顷以下（含单体建筑）规划设计审图标准

除参照三公顷以上规划设计审图标准外，要突出如下要求：

1、主干道临街建筑退道路红线要求：

商业办公等公共建筑退道路红线4米以上，底商住宅退道路红线3米以上，住宅退道路红线2米以上。

2、临江河建筑退河岸要求：

漓江：城市（岳山至南洲河段两岸）段退30米，郊区段退50米。

桃花江、小东江、訾洲河、相思江、宁远河、南溪河、榕杉湖、桂湖、八角塘、月牙池、隐山西湖、芳莲池、铁佛塘及各公园内湖塘水面，其周围15米范围内为非建设区。

3、靠山建筑距山脚距离要求：

除总体规划规定的保护范围以外，第一排3层（9米）以下，间距8～10米。

4、建筑体量控制、普通建筑：

住宅长度不超过50米，厂房一般不超过60米（特殊工艺要求除外）。

5、建筑正面间距与高度之比，按桂林市规划管理办法的有关标准执行。与相邻单位建筑物间距，要求在自身用地范围内退够规定间距一半的宽度。

6、建筑高度符合高控规划。

7、新建住宅底层应设置2．2米以下高自行车房或半地下自行车房。

14.软件工程之数据流图 篇十四

控制图作为统计过程控制的主要工具之一, 其理论依据是假设检验原理。它可以分为两类:变量控制图和属性控制图。评价一个控制图灵敏性好坏的常用指标是其平行运行长度;评价标准是:在具有相同的受控状态下平均运行长度 (ARL0) 的条件下, 失控状态下的平均运行长度 (ARL1) 越小越好。

常用的变量控制图有Shewhart控制图、累积和 (CUSUM) 控制图和指数加权移动平均 (EWMA) 控制图。最早由Shewhart博士在1931年提出的Shewhart控制图, 它对于均值有较大的偏移幅度时检验效果比较好, 但对于检测较小的偏移的灵敏性较差。当小偏移的检测非常重要时, Page提出的CUSUM控制图和Roberts提出的EWMA控制图不失为一些好方法。两者灵敏性的比较已有很多学者研究过, 但CUSUM是由似然比导出的, 且其平均运行长度的计算相对来说简便些, 因此CUSUM在与EWMA的比较中更具优势, 应用更广。

在实际问题中, 由于测量仪器的精确度、生产条件以及人为主观因素, 常使得测量数据带有不确定性, 导致检测发生误判或是不能及时预警, 造成不必要的损失。与质量相关的属性 (例如柔软度、颜色、外观等) 本身具有模糊性, 观测数据不能用数值表达。为了处理这种不确定性和模糊性, 我们采用语言变量来表示质量属性数据, 建立模糊质量控制图来监测质量过程。对于处理此种属性数据, 由Zadeh首先提出的模糊集理论不失为一种恰当的工具。

到目前为止, 关于模糊属性控制图及其应用的文章还很少。Raz和Wang[1]基于模糊集理论, 首次提出代表值 (区间值、核值、中值、均值) 方法, 即通过对每个语言变量设定一个模糊集, 将其对应的模糊子集通过转换方法转变为它们各自的代表值, 在控制图上打点, 判断过程是否失控。D.Wang[2]基于模糊随机变量概念, 利用随机变量和模糊度相结合的方法描述模糊质量数据, 得到了一类在独立模糊观测条件下关于LR型模糊质量数据情形的一元累积和质量控制图。Gülbay和Kahraman[3]考虑到不损失模糊样本中的一些重要信息, 提出了直接模糊方法, 而无需用模糊转换方法将语言数据转换为代表值。直接模糊方法:在整个过程中, 样本和控制线都用模糊数表示。提前给定一个可接受的比例值β, 根据模糊样本 (模糊数) 包含在模糊控制线内部的面积比例与β的大小关系来判断过程是否失控。SevilSenturk和Nihal Erginel[4]基于三角模糊数据下, 运用α水平模糊区间值及α截集建立了模糊控制图。

常用的模糊数有三角模糊数和梯形模糊数, 而三角模糊数是梯形模糊数的特例。本文采用梯形模糊数 (a, b, c, d) , 当b=c时即为三角模糊数。主要运用梯形模糊数来表示模糊观测数据, 再结合模糊转换方法将其转变为各自的代表值, 建立了模糊CUSUM控制图, 并与[4]中建立的模糊控制图作了实例比较。

二、传统变量累积和控制图

CUSUM控制图的设计思想是对信息加以累积, 将过程的小偏移累加起来, 起到放大的效果, 提高检测过程小偏移的灵敏度。在精确数据下, 运用的统计量为, 其中k为参考值, 通常取总体参数与拒绝质量μ1=μ0+δ差值的一半, 即k=δ/2。如果δ> (<) 0, 则表示过程均值向上 (下) 偏移。如果Si小于0, 则Si自动设置为0。如果Si大于决策值h, 那么可以判断过程均值已经偏移到μ。

不失一般性, 常用标准化后的变量作为CUSUM统计量的基础:yi= (xi-µ0) /σ0, 并且假设我们的兴趣是检测向上的偏移。由Page基于似然比将上述统计量改写为。判断准则为:若某个Zn>h, 则报警, 认为在过程中有一向上偏移发生。类似的, 可以讨论检测向下的偏移, 只需考虑-y, 类似地定义。判断准则为:若某个Dn<-h, 则报警。对于双向检验问题, 可同时使用Zn和Dn来进行检验, 判断准则不变, 只要有一个报警过程就必须停止下来进行调查。可以运用与常规控制图很相似的状态图, 在图上打点, 更加直观。

三、模糊转换方法

现有四种模糊转换方法:α水平模糊区间值、模糊中值、模糊均值和模糊核值。在实际操作中, 基于计算的难易程度或使用者的偏好来决定选用何种模糊转换方法[5]。在这篇文章里, 我们采用α水平模糊区间值的模糊转换方法。

α水平模糊区间值fαmr定义为一个模糊集A的隶属函数的α截集Aα的两端点值的算术平均数。Aα是一个经典集合, 它所包含的元素x的隶属度A (x) 都大于或等于α。若αα和dα是Aα的两个端点值, 不妨设aα≤dα, 则有。事实上, 当α=1时, fαmr即为模糊核值。基于梯形模糊数 (a, b, c, d) , 对于样本j, 它的α水平模糊区间值记为:

四、梯形模糊数据的累积和控制图

五、应用与比较

在梯形模糊数据下, 我们所建立的模糊累积和控制图是第一次在文章中正式提出。下面将通过一个实例与先前学者给出的模糊控制图作一个效果比较。

在一个生产过程中, 需检测活塞内径的均值出现向上1个标准偏移量。由不同观测员得到的梯形模糊数据 (xa, xb, xc, xd) 、代表值fαmr, j、统计值Sj在表1中给出。做效果比较的模糊控制图, 每次抽取5个样本做一次检测, 代表值、上控制限和下控制限的计算公式在[4]中已给出, 可得。由表1可知, 通过检测30个样本, 本文所建立的控制图可以较灵敏地检测出过程均值发生的较小偏移 (在检测第12个样本时过程判异) , 而相比较的模糊控制图则没有检测出这个小偏移。因此, 本文在梯形模糊数据下建立的累积和控制图仍然保持了经典累积和控制图的优良性质, 即能够较灵敏地检测出过程均值出现较小的偏移。

稳态下母体服从正态分布N (5.44, 0.12) , 令α=0.65, h=4, k=0.5

摘要：统计过程控制是应用统计方法对过程进行控制, 从而达到改进与保证过程质量的目的, 主要统计工具是控制图, 它已广泛应用于各种过程, 尤其是生产加工过程。考虑到测量系统给观测数据带来的不确定性以及质量属性测量本身具有的模糊性, 运用模糊集理论来处理这种不确定性和模糊性, 并结合模糊转换方法, 给出梯形模糊数据下的累积和控制图。

关键词：模糊集理论,累积和控制图,模糊转换方法

参考文献

[1]T.Raz, J.H.Wang.Probability and memberships approachesin the construction of control charts for linguistic data[J].Production Planning and Control.1990, 1:147-157.

[2]Dabuxilatu Wang.A CUSUM Chart forFuzzy Quality Data[J].Advances in Soft Computing 37, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2006, 357-364.

[3]M.Gülbay, C.Kahraman.An alternative approach to fuzzycontrol charts:direct fuzzy approach[J].InformationSciences.2006, 77 (6) :1463-1480.

[4]Sevil Senturk, Nihal Erginel.Development of fuzzy-and-control charts using-cuts[J].Information Sciences.2009, 179 (10) :1542-1551.

[5]J.H.Wang, T.Raz.On the construction of control chartsusing linguistic variables[J].Intelligent Journal ofProduction Research.1990, 28:477-487.

15.高德软件“图”谋移动互联 篇十五

转型迈出第一步

高德软件CEO成从武告诉记者：“高德地图的推出，标志着高德软件向移动互联网成功转型迈出了第一步。”

其实，高德软件进军移动互联的底气，在于其在导航地图领域的多年积累。高德软件为奥迪、宝马、奔驰、大众、本田、比亚迪等全球10多个汽车品牌、100多个车型提供车载导航电子地图。它和四维图新是国内最大的两家地图数据提供商，基本垄断了车载导航仪和手机客户端市场的地图数据。去年7月，高德软件在纳斯达克上市，但高德软件有超过70%的收入是来自车载导航，为了使营收来源多样化，高德软件布局移动互联是迟早的事情。

成从武自信地说：“我们进入移动互联领域是水到渠成。我们能为用户提供全方位的灵活的位置服务。”据了解，高德软件为包括谷歌、新浪、阿里巴巴、微软必应等著名网站在内的6500多家网站提供基础地图服务和地图API服务。公司还与众多知名手机终端厂商合作，为其提供手机预装导航数据和软件。

聚合服务闭环体验

近年来，位置服务风生水起，地图搜索早有谷歌、百度抢先，位置服务也有众多企业占据，交通实时流量更有移动运营商的介入。那么，高德从何切入？“我们将提供一种融合服务，将各类位置服务聚合在一起，带给用户一种闭环体验。”高德软件副总裁郄建军表示，这对于手机厂商，也省去了预装多套系统的麻烦。

据了解，高德地图中的在线导航系统已向用户免费开放，同时整合诸多第三方信息及商务服务。其中，酒店频道整合了携程全国两万家酒店的信息，并能直接预订；演出频道整合了大麦网的演出场馆及票务信息，并能直接订票；优惠频道整合了维络城的大量折扣券信息；商场频道整合了图渊科技的应用，实现全国近1000家商城全面查询和浏览。

16.工程图学学习心得 篇十六

课程设计在星期天就开始了,我们班分为了几个小组,来分别测量所要画的减速器的尺寸以及画草图。

首先,我们 通过老师的讲解,对减速器的工作原理有了一定的了解。减速器由多个零件构成。然后我们要在脑中构想图形的大致形状,准备最后的装配图主视图主要使用全剖,可以反映组成齿轮油泵的各个零件的装配关系,。左视图在结合面剖切产生的半剖视图的基础上,还采用了局部剖视图,通过测量减速器的主要尺寸后,知道这个齿轮油泵并不大。然后,我们分别画出了草图并标注了尺寸,为下一步画零件图做准备。

用了几天的时间,仔细的画完装配图和各个零件图后,剩下的工作就是标住尺寸和技术要求了。不要以为这是一项简单的工作。每个零件是分开量的,但在组合时要考虑到我们测量的误差,画的零件必须要装的上去。在装配图的零件标住中,不仅要考虑尺寸不能重复和缺少,还要考虑零件之间的配合制度。在零件图中,由于一些零件的上下公差知道,还要查相关表格得出该零件的上下偏差,对于一些零件的材料,技术要求,表面粗糙度等等的一些还要查书。

就是这一点,让我对我们这门课程有了更深的了解,其实我们的工程图学是以标准为主的,什么都应该按照要求来,这样地到的结果才是正确的。