Coupling and Cohesion

2024-02-04 16:18
文章标签 coupling cohesion

本文主要是介绍Coupling and Cohesion,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

耦合和聚合(或者内聚)
我敢保证这两个词,你会经常听到。同时我也敢说,你问一下你所有的同事,不会有几个人可以清楚地定义这两个词。
以下定义来自《UML和模式应用 面向对象分析和设计导论》中译版,姚淑珍译。
英文版《Applying UML and Patterns An introduction to Object-Oriented Analysis and Design》By Craig Larman。

耦合度(Coupling)是一个类与其他类关联、知道其他类的信息或者依赖其他类的强弱程度的度量。
在面向对象的设计领域中,聚合度或内聚度(Cohesion)(更具体地说,是功能聚合度)是对一个类中的各个职责之间相关程度和集中程度的度量。

我的解释:
耦合度是指一个类对外的关联程度,如果关联了很多的类,耦合度就高,反之耦合度就低。
聚合度是指一个类内部承担职责之间的相关程度,职责比较接近,聚合度就高;反之聚合度低。比如:高聚合度:职责都是对SQL Server的访问;低聚合度:有写SQL Server,有写文件的。

我的白话:
有七个人,之间关系简单,耦合度低,关系复杂,耦合度高;
每个人干的事专一,聚合度高;自己都搞不清自己在干什么,聚合度低。

我们目标是:低耦合,高聚合。
 

这篇关于Coupling and Cohesion的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/678107

相关文章

【文献分享】myMUSCLE, a New Multiphysics, Multiscale Simulation Coupling Environment

题目:myMUSCLE, a New Multiphysics, Multiscale Simulation Coupling Environment 链接: https://doi.org/10.1080/00295639.2022.2148809 myMUSCLE,一种新的多物理场、多尺度仿真耦合环境   摘要 计算能力的提高使核界能够结合有关反应堆中发生的各种不同物理现象的现有

【转载】都是coupling惹的祸

我们都知道写flash是严格按page的顺序programming的, 即page 0, page 1,page 2 ,page3, …。但是对于2D MLC/TLC以及现在的micron 3D,我们所谓的顺序page对应到物理的page其实并不是连续的。我们以2D MLC为例。       看到了吗? WL0 有4个page 分别为 page 0,page 1,page 4 和p

Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long

论文题目:Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long short-term memory with convolutional neural networks 下载链接:https://academic.oup.com/bioinformat

AC3 channel coupling

1.overview 如果使用channel coupling, encoder端计算所有channel的transform coefficients的平均值,将平均值压缩到coupling channel.每一个coupled channel具有一组唯一的coupling coordinator用来还原出其原始的高频部分的envelop.  channel coupling只在某个频率以上进

简要论文笔记:Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition

作者团队: Zhiliang Peng,Wei Huang,Shanzhi Gu,Lingxi Xie,Yaowei Wang,Jianbin Jiao,Qixiang Ye国科大,华为,鹏城实验室 在下面我们将简要总结一下介绍一下Conformer,有兴趣的读者可以看下原文:论文原文 VIT后很多工作都是想办法把transforemer和convolution结合起来,希望同时享受各自的优

TransGCN:Coupling Transformation Assumptions with GCN for Link Prediction阅读笔记

研究现状 TransE、TransD、TransR 基于平移的方法 针对单个三元组进行训练  A Three-Way Model for Collective Learning on Multi-Relational Data(2011) 基于语义匹配的方法 Embedding entities and relations for learning and infe

Planning for electric vehicle needs by coupling charging profiles with urban mobility

这是发表在nature energy上的一篇论文,相当牛的期刊,相当牛的论文,花了两天看了下,在此就慢慢解读记录下。 1.文章概述 论文主要是分析了电动汽车充电问题,也就是说现在电动车越来越多,这些电动车一起充电,将会带来一个用电高峰,这个高峰可能会使得区域供电系统不稳定,甚至崩溃,因此作者希望能够降低峰值用电情况,解决这个问题的办法很自然地想到是错峰用电,这样就可以减小用电峰值了,但是如何错

Memory testing 6------------Fuctional RAM Modle------------Coupling Fault (CF)

四、 耦合故障        4.1 状态耦合故障:当一个单元处于某个状态值时,另一个耦合单元被置0或1。        4.2 翻转耦合故障:当一个单元发生上升沿跳变或下降沿跳变时,会引起另一个单元内容的翻转。        4.3 幂耦合故障:当一个单元发生上升沿跳变或下降沿跳变时,会迫使另一个单元内容置0 或置1。        4.4 动态耦合故障   1、State Coup

Object Oriented Design-coupling and cohesion

Firstly and most importantly, Designs that exhibit low coupling and high cohesion are preferred. What is coupling? coupling就是两个class之间的相关程度,所以越低越好。 Figure 1b provides an alternate design involving t

Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition

摘要   在卷积神经网络(CNN)中,卷积运算擅长提取局部特征,但难以捕获全局表示。在visual transformer中,级联的自注意模块可以捕获长距离的特性依赖关系,但不幸的是会恶化本地特性细节。在本文中,我们提出了一种混合网络结构,称为Conformer,以利用卷积操作和自注意机制来增强表示学习。Conformer起源于特征耦合单元(Feature Coupling Unit, FCU)