如何绘制UML类图
类图的属性和方法是指类本身的属性和行为，类及其属性和方法是在程序设计过程中产生的，类图只是用Visio绘制出来，用于项目团队成员间或项目干系人之间的沟通和交流。例如：如果要设计一个关于销售苹果的程序，苹果就可以看作一个实体（类），其基本属性有颜色、形状、味道、种类等，行为有开花、落果、膨大、成熟等行为。
下面给出绘制苹果类图的方法和步骤：
第一步：启动Visio2010或更高版本，如下图：
第二步：在模板类别中选择“软件和数据库”，进入选择模板窗口，如下图：
第三步：选择“UML模型图”，并用鼠标双击“UML模型图”图标，进入UML绘图窗口，如下图：
第四步：选择“UML静态结构”，如下图：
第五步：按下鼠标左键，拖动“类图标”，到工作区域窗口，如下图：
第六步：双击工作区域窗口的类框图，如下图：
第七步：在UML类属性窗口，可以修改类的名称，添加属性（特性）和操作（方法）
第八步：在UML类属性窗口，修改类名为“苹果”，如下图：
第九步：在UML类属性窗口，选择特性，分别输入苹果的颜色、形状、味道等属性，类型为数据类型，可以选择字符串、整型等，如下图：
第十步：在UML类属性窗口，选择操作，分别输入苹果的行为开花、落果、膨大、成熟方法，样例中方法名称用的中文，实际应用应该采用英文，如下图：
绘制完成的UML类图
请问 排序算法 可以分为哪几大类
排序可分为:1,稳定排序与不稳定排序2,内排序和外排序内部排序可分为:直接插入排序、冒泡排序、简单选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序、归并排序、基数排序。
神经网络有哪些主要分类规则并如何分类
神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。而互连型网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接路径，因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况：全互连型、局部互连型和稀疏连接型2按照网络信息流向分类从神经网络内部信息传递方向来看，可以分为两种类型：前馈型网络和反馈型网络。单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同，前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入，信息的处理具有逐层传递进行的方向性，一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能，而且每个节点既可以从外界接受输入，同时又可以向外界输出。
