考试中心的顶层数据流图显示了考生和考务处理系统之间的信息流动。包括考生通知单、准考证、成绩清单和统计分析表等关键数据。
软件需求分析PPT的顶层数据流图
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软件工程中顶层数据流图的综合总结
顶层数据流图在软件工程中起着关键作用，例如考务处理系统中的应用。它涵盖了多个步骤：1. 检查考生提交的报名单；2. 编制准考证号并分发给考生，同时将汇总后的名单送至阅卷站；3. 检查阅卷站提交的成绩单，按照标准审定合格者；4. 发布包含成绩及合格/不合格标志的考生通知单；5. 根据地区进行成绩分类统计和试题难度分析，生成统计分析表。
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构建数据流图：顶层与一级模块设计
数据流图构建第一步：顶层与一级模块设计
此阶段专注于系统整体架构，确定顶层模块以及与之相连的一级模块。主要任务包括：
识别系统范围和边界: 明确系统需要处理的数据范围和功能边界，区分系统内部和外部实体。
定义顶层模块: 确定系统的主要功能模块，例如输入、处理、输出等。
划分一级模块: 将每个顶层模块分解为更细粒度的一级模块，明确其功能和数据流向。
建立模块间连接: 使用数据流连接各模块，展现数据在系统中的流动路径。
通过此步骤，我们可以建立起数据流图的初始框架，为后续的详细设计奠定基础。
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TensorFlow：基于数据流图的数值计算开源库
TensorFlow 是一个开源软件库，它利用数据流图进行数值计算。在 TensorFlow 中，节点代表数学运算，而边则代表在节点之间流动并构成多维数据数组（即张量）的数据。凭借其灵活的架构，TensorFlow 能够在各种平台上执行计算，包括单个或多个 CPU（或 GPU）、服务器、移动设备等。TensorFlow 最初由 Google Brain 团队（隶属于 Google 机器智能研究机构）的研究人员和工程师开发，支持机器学习和深度神经网络研究，但其通用性使其可应用于更广泛的计算领域。
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数据流驱动设计是一种软件设计方法，它以数据在系统中的流动和转换过程为核心。这种方法强调识别和定义数据流，并根据数据流的特点来构建系统架构和模块划分。
在数据流驱动设计中，系统被分解为一系列相互连接的处理单元，每个单元负责对数据进行特定的操作或转换。数据在这些单元之间流动，最终生成系统所需的输出。
这种设计方法特别适用于处理大量数据的系统，例如数据处理流水线、实时数据分析系统等。其优势在于能够清晰地展现数据的流动过程，方便理解和维护系统逻辑，同时也易于实现并行处理和优化性能。
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