使用 Graphviz 绘画 UML 图 Milo Yip 2019/10/28 目录 1 简介 2 1.1 使用 Graphviz dot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 类图 4 2.1 继承 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3 状态图 18 4 参考 19 1 Chapter 1 简介 本文为开放文档，可在 GitHub 提交 issue ／ PR。本文的 PDF 版本可在 在此下 载。 Graphviz 是 AT&T 实验室开发的一个开源软件，它以一种文本语言去描述图（graph），然后 自动排布节点和边去生成图片。它已有近 30 年历史。 象设计的方法。其中 最常用的是类图（class diagram），用于表示类的构成以及类之间的关系。 利用 Graphviz 去生成 UML 类图有几个好处： 1. 用文本表示图，容易更新，容易做版本管理。 2. 能自动排布节点位置，在大型复杂的图特别方便。 3. 统一文档风格。 实际上，文档生成工具Doxygen 也是采用 Graphviz 生成类图的。不过，我们在软件设计中， 经

新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向，满足人们对更大规模、更复 术方向，满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 海致获得“ 2021 年 CCF 科学技术奖科技进步卓越奖” CCF 科学技术奖被认为是计算机科学与技术领域最具影响力的专业奖项之一，

ServiceComb在华为消费者云的 亿级用户微服务实践 website: http://servicecomb.incubator.apache.org/ gitter: https://gitter.im/ServiceCombUsers/Lobby AGENDA 微服务化总体策略 01 微服务化实践 02 微服务化收益 03 关于我 Website: http://servicecomb

面向亿行C/C++代码的 静态分析系统设计及实践 肖枭 自我介绍 2016年香港科技大学取得博士学位 过去10年一直以极高的热情从事静态 分析技术的学术用研究 合作创办源伞科技，致力于推动静态 分析技术在企业中的应用 目录 代码质量管理是个大问题 静态分析+代码评审的实践  学习和强调，红线和惩罚，100%的测试 覆盖率，和事后复盘并不够  有经验的程序员也会犯错  对代码提要求很难监督落实

13 通用目标检测开源框架 YOLOv6 在美团的量化部署实战 17 7 次 KDD Cup&Kaggle 冠军的经验分享：从多领域优化到 AutoML 框架 37 图神经网络训练框架的实践和探索 66 图技术在美团外卖下的场景化应用及探索 83 大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用 102 美团搜索粗排优化的探索与实践 116 美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索 2022年美团技术年货 图 1-1 YOLOv6 各尺寸模型与其他模型性能对比 图 1-2 YOLOv6 与其他模型在不同分辨率下性能对比 算法 < 3 图 1-1 展示了不同尺寸网络下各检测算法的性能对比，曲线上的点分别表示该检测 算法在不同尺寸网络下（s/tiny/nano）的模型性能，从图中可以看到，YOLOv6 在精 度和速度方面均超越其他 YOLO 系列同体量算法。 图 1-2 展示了 等硬件来说，这种结构会一定程度上增加延时，同 时减小内存带宽利用率。下图 2 为计算机体系结构领域中的 Roofline Model[8] 介绍 图，显示了硬件中计算能力和内存带宽之间的关联关系。 4 > 2022年美团技术年货 图 2 Roofline Model 介绍图 于是，我们基于硬件感知神经网络设计的思想，对 Backbone 和 Neck 进行了重新 设计和优化。该思想基于硬件的特性、推理框架

nuomi1, Reanon, sjinzh 完 成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确保了各语言代码的规范与统一。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书，引导读者手脑并用地学习，强烈推荐算法初学者阅读。” ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 9. 图 164 9.1. 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 9.2. 图基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 9.3. 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 9.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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