流图

【酒店订餐系统ER图与数据流图DFD】是设计和分析信息系统的重要工具。ER图用于描绘实体及其之间的关系，如客户、菜品、订单和用户角色等。客户可有多个订单，订单包含多道菜品，用户角色决定系统访问权限。DFD则展示数据流动路径，从客户订餐请求到后台处理订单，再到菜品资料管理和交易完成。 系统的主要功能包括：1. 系统管理：设置用户权限，验证用户身份。2. 信息管理：管理用户、菜单和订单信息，支持增删改查操作。3. 信息查询：快速查找用户和订单信息。 系统模块分析：1. 客户端菜品信息查询和订餐模块：提供菜品分类、详情和订购功能。2. 客户会员注册模块：非会员需注册以提交订单。3. 后台综合管理模块：包括配送交易、菜品资料、系统管理员和会员管理，需身份验证。 这样的系统设计优化了酒店订餐流程，提高客户满意度，降低运营成本，增强企业竞争力。

此项目提供了 PyTorch 框架下 TVNet 光流生成模型的实现。该实现简洁易懂，仅包含约 350 行代码，并遵循 PyTorch 模块化风格，方便扩展。最初的 TVNet 实现使用 TensorFlow 框架，可以在这里找到。此外，该项目还提供了演示代码，展示了如何使用 TVNet 生成光流表示，包括对流图的可视化。 要求： Python 3 PyTorch OpenCV（可选） 用法： 将输入帧放入 frame/img1.png 和 frame/img2.png。 运行 python demo.py 生成光流表示。

数字信号处理课程 清华大学程佩青老师编著 第三版课件第563页

此Matlab代码基于论文“几何，流和图分区算法”，采用扩展器流方法对给定的未加权有向图G（V，E）进行处理。根据扩展参数alpha，将图G划分为两个子集V = S ∪ S_bar，其中phi(S) <= alpha，并确保S的最小边界比例phi(S)最小化。算法依据“使用单一商品流进行图形划分”（ACM 2006）和“几何，流和图形划分”（ACM 2008）的方法进行剪切。代码中的顶点从0开始有序，并包含对无向图的处理。依赖项包括FlowNetwork.java，FoldFukerson.java，UW_graph.java和perfectMatching.java。

优化视频图Matlab代码

数据流图在信息技术中扮演着至关重要的角色，特别是在数据库设计和管理过程中。通过清晰的流程表达，数据流图有效地揭示了信息传递和处理的路径，为系统优化和性能提升提供了关键支持。

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。

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。

2.3 功能模型（数据流图） 学生成绩管理系统一级数据流图- 学生- 管理员- 登录- 查询信息- 反馈- 教师- 信息管理- 信息录入- 系统维护- 录入信息- 信息反馈

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。