如果你也在 怎样代写面向对象的系统设计Object-Oriented Systems Design这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
面向对象的设计（OOD）是为解决软件问题而规划一个相互作用的对象系统的过程。它是软件设计的一种方法。
assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写面向对象的系统设计Object-Oriented Systems Design方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写面向对象的系统设计Object-Oriented Systems Design方面经验极为丰富，各种代写面向对象的系统设计Object-Oriented Systems Design相关的作业也就用不着说。
我们提供的面向对象的系统设计Object-Oriented Systems Design及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Characterizing the Design
Independently of our convictions about software metrics, every time we analyze or talk about a software system, we want to obtain an impression of the size and complexity of the software system to be able to characterize it. Some people like to express the size of a system in terms of lines of code, others use the number of classes, and even others only measure the amount of source code in megabytes.
These numbers are nothing more than the values of some basic metrics. For object-oriented systems the most common ones are the lines of code, the number of classes, the number of packages or subsystems, the number of operations (methods), etc.
Unfortunately, after getting such numbers in isolation, we still have trouble clearly characterizing the system. How come? There are several causes:
- Unbalanced characterization. The characterization is unbalanced because metrics only partially cover the aspects of interest. How faithful to object-oriented principles is the design of a system given the fact that it consists of 500 classes and 25,000 lines of code?
- Misused metrics. Knowing that a system has 500 classes does not tell us how large the system is because the classes in question could all be very large or very small. Neither do we know how complex a system is, if we know that it has 25,000 lines of code. Furthermore, how is a line of code defined? Do we count comments? Do we count lines containing curly brackets or semi-colons?
- Uncorrelated metrics. A lot of information slips through our fingers because it is not revealed by the raw numbers but by the proportions (ratios) between the raw values. Assume again that a system has 500 classes and 50,000 lines of code. Is something striking?
电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|The Overview Pyramid
The overview of an object-oriented system must necessarily include metrics that reflect three main aspects:
- Size and complexity. We want to understand how big and how complex a system is.
- Coupling. The core of the object-oriented paradigm are objects that encapsulate data and that collaborate at run-time with each other to make the system perform its functionalities. We want to know to which extent classes (the creators of the objects) are coupled with each other.
- Inheritance. A major asset of object-oriented languages is the ease of code reuse that is possible by creating classes that inherit func tionality from their superclasses. We want to understand how much the concept of inheritance is used and how well it is used.
To understand these three aspects we introduce the Overview Pyramid, which is an integrated, metrics-based means to both describe and characterize the overall structure of an object-oriented system, by quantifying the aspects of complexity, coupling and usage of inheritance.
The basic idea behind the Overview Pyramid is to put together in one place the most significant measurements about an objectoriented system, so that an engineer can see and interpret in one shot everything that is needed to get a first impression about the system. The Overview Pyramid is a graphical representation of metrics values which can be visually interpreted. Yet, it is not a metrics visualization (in the sense of Sect. 2.2). From this point of view the Overview Pyramid is a graphical template for presenting (and interpreting) system-level measurements in a unitary manner. In order to Polymetric Views (see Sect. 3.2).
面向对象的系统设计代考
电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Characterizing the Design
独立于我们对软件度量的信念，每次我们分析或谈论软件系统时，我们都希望获得软件系统的规模和复杂性的印象，以便能够描述它。有些人喜欢用代码行数来表示系统的大小，有些人喜欢用类的数量来表示，甚至有些人只用兆字节来衡量源代码的数量。
这些数字只不过是一些基本指标的值。对于面向对象的系统，最常见的是代码行数、类的数量、包或子系统的数量、操作（方法）的数量等。
不幸的是，在孤立地获得这些数字之后，我们仍然很难清楚地描述系统的特征。怎么来的？有几个原因：
- 不平衡的表征。表征是不平衡的，因为指标仅部分涵盖了感兴趣的方面。考虑到系统由 500 个类和 25,000 行代码组成，它的设计对面向对象原则的忠诚度如何？
- 滥用的指标。知道一个系统有 500 个类并不能告诉我们系统有多大，因为所讨论的类都可能非常大或非常小。如果我们知道一个系统有 25,000 行代码，我们也不知道它有多复杂。此外，如何定义一行代码？我们计算评论吗？我们是否计算包含大括号或分号的行？
- 不相关的指标。很多信息从我们的手指间溜走，因为它不是由原始数字而是由原始值之间的比例（比率）揭示的。再次假设一个系统有 500 个类和 50,000 行代码。有什么惊人的吗？
电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|The Overview Pyramid
面向对象系统的概述必须包括反映三个主要方面的指标：
- 规模和复杂性。我们想了解系统的规模和复杂程度。
- 耦合。面向对象范式的核心是封装数据并在运行时相互协作以使系统执行其功能的对象。我们想知道类（对象的创建者）在何种程度上相互耦合。
- 遗产。面向对象语言的一个主要资产是代码重用的简单性，这可以通过创建从其超类继承功能性的类来实现。我们想了解继承的概念使用了多少以及使用得如何。
为了理解这三个方面，我们介绍了概览金字塔，它是一种集成的、基于度量的方法，通过量化复杂性、耦合和继承的使用等方面来描述和表征面向对象系统的整体结构。
概述金字塔背后的基本思想是将有关面向对象系统的最重要的测量放在一个地方，以便工程师可以一次性查看和解释获得系统第一印象所需的所有内容。概述金字塔是可以直观解释的指标值的图形表示。然而，它不是一个度量可视化（在第 2.2 节的意义上）。从这个角度来看，Overview Pyramid 是一个图形模板，用于以统一的方式呈现（和解释）系统级测量。为了 Polymetric 视图（参见第 3.2 节）。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
| PYTHON代写 | 回归分析与线性模型代写 |
| MATLAB代写 | 方差分析与试验设计代写 |
| STATA代写 | 机器学习/统计学习代写 |
| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
| EVIEWS代写 | 时间序列分析代写 |
| EXCEL代写 | 深度学习代写 |
| SQL代写 | 各种数据建模与可视化代写 |
