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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。
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- 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|The Book in a Nutshell
The approaches presented in this book are useful in dealing with the problems of existing legacy systems or when you need to ameliorate the design of a part of an existing system.
In Fig. $1.1$ we see a depiction of our approach. It starts with a system whose design must first be characterized and then evaluated. This information is necessary to perform refactorings on the system to ameliorate its design.
Chapter 2, Facts on Measurements and Visualization, presents a practical view on metrics and the usual pitfalls of their use and how we circumvent them in this book. This chapter puts down the basic principles and vocabulary that is used throughout this book and also introduces the domain of visualization.
Chapter 3, Characterizing the Design, presents two metrics-based techniques, the Overview Pyramid and Polymetric Views, to get an overview of the design of a large software system. The Overview Pyramid assembles in one place the most significant measurements about an object-oriented system, so that an engineer can see and interpret in one shot everything that is needed to get a first impression about the system. It provides an overview of the application in terms of its complexity, coupling and inheritance. Polymetric Views are metricsenriched visualizations of software entities and their relationships. Their main benefit is that they can visually render numbers in a simple, yet effective and highly condensed way that is directly interpretable by the viewer.
Chapter 4, Evaluating the Design , presents two further techniques, i.e., the Detection Strategy and the Class Blueprint to provide more fine-grained understanding and assessment of the design of an application. Detection strategies are queries, expressed as a combination of metrics, identifying design elements in the source code satisfying the properties encoded by the query. They provide us with a means to detect flawed (from a design point of view) entities. A Class Blueprint is a semantically enriched and layered visualization of the control-flow and access structure of classes. It provides us with a powerful means to inspect the suspects detected by the Detection Strategy.
电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Facts on Measurements and Visualization
In this chapter we briefly introduce you to the good, the bad and the ugly of software metrics. In this context, we also take a short look on why and how visualization can be used in conjunction with metrics to counter-balance several drawbacks of using metrics. By doing this we aim to set a basis for our approach of employing metrics to characterize, evaluate and improve the design of software systems.
What is a metric? It is the mapping of a particular characteristic of a measured entity to a numerical value. An entity can be anything, including yourself; the characteristic can be anything, e.g., your height. The metric height in your case, for example, would be $180 \mathrm{~cm}$. The metric could also have been $1.8 \mathrm{~m}$. This seemingly trivial issue actually unravels a space where decisions have to be taken: what is the unit we are using? Is it important? Yes, otherwise you could end up being a giant of 180 meters! Moreover, why do we care at all about your height? Maybe we just wanted to measure your weight – and this leads us to the next issue: we can measure almost everything, but if we do not have a clear goal in mind of what we are actually trying to achieve with these measurements we are wasting our time. Since this is a book about object-oriented construction and design, we are quantifying and qualifying those aspects.
Why is it useful to measure? Engineering artifacts are made according to precise guidelines, i.e., the size, weight, material, etc. of screws, construction elements, etc. must be defined upfront and be respected by those actually creating the artifacts. Metrics in this case are a way to control quality. Losing control in such a case may have implications on security and potentially endanger people. In software engineering it is important and useful to measure systems, otherwise we risk losing control because of their complexity. Losing control in such a case could make us ignore the fact that certain parts of the system grow abnormally or have a bad quality, e.g., cryptic and uncommented code, badly structured code, etc..
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|The Book in a Nutshell
本书中介绍的方法对于处理现有遗留系统的问题或当您需要改进现有系统的一部分的设计时很有用。
在图。1.1我们看到了我们方法的描述。它从一个系统开始，该系统的设计必须首先进行表征，然后进行评估。此信息对于对系统执行重构以改进其设计是必要的。
第 2 章，关于测量和可视化的事实，介绍了关于度量的实用观点和使用它们的常见陷阱，以及我们如何在本书中规避它们。本章列出了贯穿本书的基本原理和词汇，并介绍了可视化领域。
第 3 章，表征设计，介绍了两种基于度量的技术，即概览金字塔和多边形视图，以概述大型软件系统的设计。概述金字塔将有关面向对象系统的最重要的测量集合在一个地方，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。它从复杂性、耦合性和继承性方面对应用程序进行了概述。Polymetric Views 是软件实体及其关系的指标丰富的可视化。它们的主要好处是它们可以以一种简单但有效且高度浓缩的方式在视觉上呈现数字，这种方式可以由观众直接解释。
第 4 章，评估设计，介绍了两种进一步的技术，即检测策略和类蓝图，以提供对应用程序设计的更细粒度的理解和评估。检测策略是查询，表示为指标的组合，识别源代码中满足查询编码的属性的设计元素。它们为我们提供了一种检测有缺陷（从设计角度）实体的方法。类蓝图是类的控制流和访问结构的语义丰富和分层的可视化。它为我们提供了一种强大的手段来检查检测策略检测到的嫌疑人。
电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Facts on Measurements and Visualization
在本章中，我们将向您简要介绍软件度量的好、坏和丑。在这种情况下，我们还简要介绍了为什么以及如何将可视化与指标结合使用，以抵消使用指标的几个缺点。通过这样做，我们的目标是为我们使用度量来表征、评估和改进软件系统设计的方法奠定基础。
什么是指标？它是将被测实体的特定特征映射到数值。实体可以是任何东西，包括你自己；特征可以是任何东西，例如你的身高。例如，在您的情况下，公制高度将是180 C米. 该指标也可能是1.8 米. 这个看似微不足道的问题实际上揭示了一个必须做出决定的空间：我们使用的单位是什么？是不是重要？是的，否则你最终可能会成为一个180米的巨人！此外，我们为什么要关心你的身高？也许我们只是想测量你的体重——这就引出了下一个问题：我们可以测量几乎所有的东西，但是如果我们没有一个明确的目标，即我们实际上试图通过这些测量来实现什么，那么我们就是在浪费我们的时间。由于这是一本关于面向对象的构造和设计的书，我们正在量化和限定这些方面。
为什么测量有用？工程工件是根据精确的指导方针制作的，即螺钉、结构元件等的尺寸、重量、材料等必须预先定义，并受到实际创建工件的人的尊重。在这种情况下，指标是控制质量的一种方式。在这种情况下失去控制可能会影响安全并可能危及人们。在软件工程中，测量系统是重要且有用的，否则我们可能会因为系统的复杂性而失去控制。在这种情况下失去控制可能会使我们忽略系统的某些部分异常增长或质量不佳的事实，例如，神秘和未注释的代码、结构不良的代码等。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。