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1【装饰模式应用场景举例】.....................................错误!未定义书签。2【策略模式应用场景举例】.....................................错误!未定义书签。3【代理模式应用场景举例】.....................................错误!未定义书签。4【外观模式应用场景举例】.....................................错误!未定义书签。5【抽象工厂模式应用场景举例】.................................错误!未定义书签。6【观察者模式应用场景举例】...................................错误!未定义书签。7【建造者模式应用场景举例】...................................错误!未定义书签。8【原型模式应用场景举例】.....................................错误!未定义书签。9【工厂方法模式应用场景举例】.................................错误!未定义书签。10【模板方法模式应用场景举例】................................错误!未定义书签。
1【装饰模式应用场景举例】
比如在玩“极品飞车”这款游戏，游戏中有对汽车进行喷涂鸦的功能，而且这个喷涂鸦是可以覆盖的，并且覆盖的顺序也影响到最后车身的显示效果，假设现在喷涂鸦具有2种样式：（1）红色火焰（2）紫色霞光如果使用“继承父类”设计这样的功能，那么类图就像如下的这样：
从图中可以看到使用继承来实现这种功能，并且是2种涂鸦样式，就需要创建4个子类，如果喷涂鸦有3种，4种呢这种情况就是典型中学课程学习过的“排列与组合”，那简直就是“Head First设计模式”书中讲的“类爆炸”。
显然继承“奥迪汽车类”的这个办法是无效，而且是非常徒劳，繁琐的。
那么如何才能以“灵活”，“顺序敏感”这样的需求来实现这样的功能呢
【装饰模式解释】
类型：结构模式
动态的对一个对象进行功能上的扩展，也可以对其子类进行功能上的扩展。
【装饰模式UML图】
【装饰模式-JAVA代码实现】
新建一个抽象汽车父类：
package car_package;
public abstract class car_parent {
rint_tyre_line();
}
}
让车跑起来，并且具有更换轮胎样式的功能：
package main_run;
import;
import;
import;
控制台打印出：
是一个长轮胎痕迹，但在程序中可以使用代码：（tyre_long_implement）；来对轮胎的样式进行不同的替换，可以替换成短轮胎痕迹的汽车轮胎，这样在不
更改Car类的前题下进行了不同轮胎样式的改变，轮胎和轮胎之间可以互相替换，这就是策略模式。
3【代理模式应用场景举例】
比如在玩“极品飞车”这款游戏，如果游戏者手中的金钱达到了一定的数量就可以到车店买一部性能更高的赛车，那么这个卖车的“车店”就是一个典型的“汽车厂家”的“代理”，他为汽车厂家“提供卖车的服务”给有需求的人士。从面向对象的方面考虑，“销售汽车的代理”也是一个对象，那么这个对象也具有一定的状态，在软件项目中这个对象也具有管理财务进销存的基本功能，那么在设计时就要以面向OOP编程的思想来考虑软件的类结构，这个销售汽车的代理也是一个类了。
【代理模式解释】
类型：结构模式
对一些对象提供代理，以限制那些对象去访问其它对象。
【代理模式UML图】
【代理模式-JAVA代码实现】
新建一个买车的接口：
新建一个people人类，具有买车的行为，所以实现接口buy_car_package：
people类不能拥有车，必须经过proxy代理类的认证，符合条件之后才可以拥有车辆，新建一个代理，这个代理类来考察当前的people是否有资格进行买车：
最后创建一个客户端，用来模拟买车的行为：
程序运行结果如下：
这样people就不可能自由的拥有车辆，必须经过proxy的认证之后才可以。
而代理模式在GOF四人帮的介绍中大体有4种使用情景：
（1）远程代理。典型的就是客户端与webservice使用的情况，客户端由于是针对OOP编程，而不是针对webservice中的方法进行编程，所以得在客户端模拟一下webservice的环境，用proxy来对webservice进行包装，这样就可以使用proxy代理类来远程操作webservice了。
（2）虚拟代理。比如你要开发一个大文档查看软件，大文档中有大的图片，有可能一个图片有100MB，在打开文件时不可能将所有的图片都显示出来，这样就可以使用代理模式，当需要查看图片时，用proxy来进行大图片的打开。
（3）安全代理。其实也就是本例中所举的买车的例子，金钱不够不可以买车！
（4）智能指引。比如在访问一个对象时检测其是否被锁定等情况。
4【外观模式应用场景举例】
比如在玩“极品飞车”这款游戏，你只需要等待的就是倒计时到0时以最快的车速冲到第一名，但游戏者根本没有想过在车冲出去之前要做哪些工作，比如挂档，离合器，油箱检测，调整方向等等的微操作，将这些微操作封装起来变成一个接口就是外观模式了。在WEB开发中的MVC分层架构就是典型的一个外观模式，每一层将操作的具体内容隐藏起来，保留一个接口供上层调用。
【外观模式解释】
类型：结构模式
为子系统中的一组接口提供一个一致的interface接口界面。
【外观模式UML图】
【外观模式-JAVA代码实现】
新建赛车类：
package car_package;
public class car {
public void start() {
"车子已启动");
}
public void check_stop() {
"刹车检查");
}
public void check_box() {
"检查油箱");
}
新建赛车操作的外观类：
新建客户端运行类：
程序运行结果如下：
很简单吧，将子操作用一个外观接口封装起来，然后调用这个接口就是调用那些非常复杂的微操作了。
5【抽象工厂模式应用场景举例】
写到抽象工厂模式了，我深知“抽象工厂模式”博文会带来一点点高潮，因为程序员对工厂模式中的“抽象工厂”都是比较感冒的，而且关注也很多，我就尽量用我所能理解的那么点程度来给大家介绍这个模式，如果有更好的比喻还请网友指正，先感谢了！
设计模式-快餐简解-【工厂方法模式】
介绍了工厂方法的使用，从那个程序中可以看到，奥迪audi车是从audi_car_factory_imple工厂中创建出来的，而大众3W车是从
threeW_car_factory_imple工厂中创建出来的，那么如果这2家汽车生产大厂由总部在北京市，现在发展到上海，深圳等城市创建生气汽车的分厂，该怎么办是不是得将原来的奥迪汽车工厂类：
改成类似如下的模样：
那么发现一个问题，不同地域的汽车却在一个工厂中出现，这是不合乎常理的，因为北京奥迪在北京分厂创建，上海奥迪在上海分厂创建，这样才对。
所以如果遇到分“大系”来创建对象的时候，抽象工厂方法是肯定要使用的时候了。这里的大系指的就是从地域上来分。
这个例子就应该以“用抽象工厂来定义具体工厂的抽象，而由具体工厂来创建对象”
比如在玩“极品飞车”这款游戏，每个地图处都有造车的工厂，每个造车的工厂都因为有造车的档次不同而划分为高级车厂，低级车厂，那么这样的场景正是应用抽象工厂的好时机，再来理解一下这句话“用抽象工厂来定义具体工厂的抽象，而由具体工厂来创建对象”，用抽象造车工厂来定义具体造车工厂的抽象，而由具体的造车工厂来创建汽车，这就是抽象工厂与工厂方法的不同，工厂方法中对象的创建是由工厂方法来确定的，创建的对象都是不分类并且实现一个接口的，而抽象工厂就是在工厂方法的基础上对创建车的对象的行为进行分类，比如北京车厂，上海车厂等。
【抽象工厂模式解释】
类型：创建模式
提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定他们具体的类。
【抽象工厂模式UML图】
【抽象工厂模式-JAVA代码实现】
新建抽象工厂接口：
package car_factory_interface;
import;
public interface Icar_factory {
public Icar_interface create_threeW_car();
public Icar_interface create_audi_car();
新建抽象工厂接口的高级车adv工厂实现类：
新建抽象工厂接口的普通车low工厂实现类：
上面已经有抽象工厂和具体工厂的实现类了。新建汽车接口：
6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于
人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种
移动云网融合应用场景及 解决方案 This manuscript was revised by JIEK MA on December 15th, 2012.
附件2 中国移动云网融合应用场景及解决方案“移动云”是中国移动自主研发，面向政府部门、企业客户和互联网客户推出的新型云计算平台，提供弹性计算、云存储、云网络和云安全等基础设施产品，数据库、视频服务等平台服务产品，并通过云市场引入海量优质应用。结合专线、CDN等运营商优质网络资源，提供一站式定制化政务云、行业云、混合云等解决方案，中国移动拥有规模庞大的客户群，利用移动云的资源与网络，可以更好的为客户服务，促进客户业务发展。国务院国家政务云、湖南省政府政务云都选择使用中国移动“移动云”。 一、云主机 、产品定义 云主机是通过虚拟化技术整合IT资源，为客户提供按需使用的计算资源服务。客户可以根据业务需求选择不同的CPU、内存、存储空间、带宽以及操作系统等配置项来配置云主机，通过灵活的计价方式和细粒度的系列化配置，提高资源利用率和稳定性，降低客户的使用成本。 、产品特点 (1) 快速部署：客户可以随时申请资源，云主机从申请到生成仅需数分钟时间，快速投入使用 (2) 弹性灵活：多台云主机即开即用，灵活扩容，支持CPU、内存垂直升级，最大程度满足业务弹性需求，客户可以根据业务需求订购相应规格的云主机，降低使用成本
(3) 简单易用：客户可以通过控制台完成对云主机的全项指标监控与全生命周期管理，操作简单 (4) 稳定可靠：云主机可用性不低于%，提供宕机迁移、数据备份和恢复等功能，确保业务稳定。云主机备份数据以多副本形式保存，数据可靠性可达% (5) 安全保障：提供密钥认证、安全组防护、防火墙防护、多用户隔离等手段，确保业务安全 (6) 无缝拓展：云主机与移动云各种丰富的云产品无缝衔接，可持续为业务发展提供完整的计算、存储、安全等解决方案、应用案例 二、云存储 、产品定义 云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的系统。移动云存储涵盖对象存储、云硬盘、云空间等。 对象存储是移动云提供的具有大容量、高安全、高可靠、低成本等特点的存储产品，用于存储图片、音视频、文档等非结构化数据； 云硬盘是为主机提供的高可靠、高并发、低延时、大容量的块存储产品； 云硬盘备份是为云硬盘提供的备份产品，备份数据存储在对象存储上，可以跨系统容灾，保护核心数据永不丢失。
功能测试用例的设计 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
一、实验目的 1.用因果图法分析原因结果，并决策表设计测试用例。 2.使用场景法设计测试用例。 二、实验内容 1. 将三角形问题的可能结果扩展为：一般三角形、等腰三角形、等边三角形、直角三角形、等腰直角三角形和非三角形，考虑用因果图法设计测试用例，给出完整步骤。 2. 有一个在线购物的实例，用户进入一个在线购物网站进行购物，选购物品后，进行在线购买，这时需要使用帐号密码登录，登录成功后，进行付钱交易，交易成功后，生成订购单，完成整个购物过程。使用场景法设计上述问题的测试用例。 三、实验环境 Windows XP系统 四、实验步骤和结果 1. 将三角形问题的可能结果扩展为：一般三角形、等腰三角形、等边三角形、直角三角形、等腰直角三角形和非三角形，用因果图法设计测试用例，给出完整步骤。具体如下： 1）输入的三边分别为a，b，c(斜边) 且a
2. 行在线购买，这时需要使用帐号密码登录，登录成功后，进行付钱交易，交易成功后，生成订购单，完成整个购物过程。使用场景法设计上述问题的测试用例。
（注：在下面的矩阵中，V（有效）用于表明这个条件必须是 VALID（有效的）才可执行基本流，而 I（无效）用于表明这种条件下将激活所需备选流,“n/a”（不适用）表 对生成的所有测试用例重新复审，去掉多余的测试用例，测试用例确定后，对每一个测
五、实验结果和讨论 成功使用因果图法、场景法设计了测试用例。 六、总结 1．因果图法的定义是一种利用图解法分析输入的各种组合情况，从而设计测试用例的方法，它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。 2．在事件触发机制中场景法用得最多。在测试一个软件的时候，先确定基本流也就是测试流程中软件功能按照正确的事件流实现的一条正确流程,接着去确定备选流也就是那些出现故障或缺陷的过程，用备选流加以标注。然后可以采用矩阵或决策表来确定和管理测试用例。
一个专家系统的例子 一、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。 规则库由15条规则组成，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15，规则库的符号名为ruleS。编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。 ( rules ((rule1 (if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1) (then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1) ((rule2 (if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2) (then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1) ((rule3 (if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9) (then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4) ((rule4 (if (animal flies)) 若动物会飞(F10) (animal lays eggs)) 且生蛋(F11) (then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4) ((rule5 (if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3) (then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2) ((rule6 (if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4) (animal has claws) 且有爪(F5) (animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6) (then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2) ((rule7 (if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal has hoofs)) 且有蹄(F7) (then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3) ((rule8 (if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal chews cud)) 且反刍(F8) (then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3) ((rule9 (if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal is carnivore) 且是食肉动物(M2) (animal has tawny color) 且有黄褐色(F12) (animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13) (then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1) ((rule10 (if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)
实验七黑盒测试之场景法测试实验 1.1 实验目的 1、通过对简单程序进行黑盒测试，熟悉测试过程，对软件测试形成初步了解，并养成良好的测试习惯。 2、掌握黑盒测试的基础知识，能熟练应用场景法进行测试用例的设计。1.2 实验平台 操作系统：Windows 7或Windows XP 1.3 实验内容及要求 1、练习1 软件系统几乎都是用事件触发来控制流程的，事件触发时的情景便形成了场景，而同一事件不同的触发顺序和处理结果就形成事件流。场景法就是通过用例场景描述业务操作流程，从用例开始到结束遍历应用流程上所有基本流(基本事件)和备选流(分支事件)。下面是对某IC卡加油机应用系统的基本流和备选流的描述。 基本流A；
备选流： （1）使用场景法设计测试案例，指出场景涉及到的基本流和备选流，基本流用字母A表示，备选流用题干中描述的相应字母表示。 场景1：A 场景2：A、B 场景3：A、C 场景4：A、D 场景5：A、E （2）场景中的每一个场景都需要确定测试用例，一般采用矩阵来确定和管理测试用例。如下表所示是一种通用格式，其中行代表各个测试用例，列代表测试用例的信息。本例中的测试用例包含测试用例、ID、场景涤件、测试用例中涉及的所有数据元素和预期结果等项目。首先确定执行用例场景所需的数据元素(本例中包括账号、是否黑名单卡、输入油量、账面金额、加油机油量)，然后构建矩阵，最后要确定包含执行场景所需的适当条件的测试用例。在下面的矩阵中，V 表示有效数据元素，I表示无效数据元素，n/a表示不适用，例如C01表示“成功加油”基本流。请按上述规定为其它应用场景设计用例矩阵。 测试用例表
专家系统的实例分析 张宏昊 研电1203 1122201030 一、实验要求 1.1 已知：电网的接线、操作前的开关、刀闸状态初始态、现场的运行规程、要操作的设备、操作前状态、操作后状态 求出：是否允许某设备在当前运行方式下，由操作前状态转换到操作后状态。 信息流图（系统结构图） 1.2 用产生式表示刀闸的操作规则 规则一：IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合 规则二：IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合 规则三：IF 刀闸是母线刀闸 且 停电操作 且出线刀闸分 THEN 刀闸能分 规则四：IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合 1.3 知识表示方法（数据库结构设计） 以设备为核心 85 853 851 852 8530 8510 85J1 85J2 856 典型间隔 Typical Unit 855
二、程序设计 2.1 程序主界面 2.2程序功能介绍 2.2.1 图示模块 程序左上角有一个图示模块，在这个模块里可以直观的显示各个开关、断路器的开断状态，并且可以直接点击开关进行操作，操作结果也会动态显示在界面上。 2.2.2开关状态操作块
这个模块可以分别对各个开关和断路器今天开断操作，操作结果会与图示模块同步显示。 2.2.3操作日志表 操作日志表可以显示程序执行的各种状态，从启动程序起，这里将显示所有操作记录，例如当操作某个开关，则这里相应记录着操作。而且相关的操作提示也会在这里显示，例如当某个开关操作违反规程时，这里将进行具体提醒。 2.2.4 程序操作模块 这个模块是进行读取数据和保存操作日志表到本地的地方。 2.3 数据结构 该程序包含这实验一和实验二的两个数据结构。 实验一是用来计算系统节点的程序，数据结构全部由类实现。数据节点类有：IN_BranchInfo, IN_BreakerInfo, IN_NodeInfo和IN_SubSystemInfo,这些类用来记录每个branch，breaker，node和subsystem节点的信息。而这几个类的数据操作由相应的CAL_Branch, CAL_Breaker, CAL_Node, CAL_SubSystem来控制，在这几个类中包含着相应类型数据的读取，保存，设置，清除以及显示等操作。 最后，所有的这几个类都由一个CAL_Calculate来管理。这个类有个最高的管理权，每个类型数据的读取，保存等函数都是从这里调用的，而最关键的生成数据表的计算函数也在这个类中。 对于实验二的数据结构，鉴于已给的系统是固定的，而且程序包含了图像显示，为了简单操作，数据结构使用了固定形式，即实验二的节点数是不能修改的。 节点信息用SecEquiInfo这个类来实现，相应的读取，保存等操作是在SecEqui这个类中实现的。而对系统开关的控制，已经相应的规则逻辑判断是在CVCSBPowerFormView类中实现的，因为这是控制主界面的类。
导读：知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里
输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到
实验七-黑盒测试之场景法测试实验(参考答案)
实验七黑盒测试之场景法测试实验 1.1 实验目的 1、通过对简单程序进行黑盒测试，熟悉测试过程，对软件测试形成初步了解，并养成良好的测试习惯。 2、掌握黑盒测试的基础知识，能熟练应用场景法进行测试用例的设计。 1.2 实验平台 操作系统：Windows 7或Windows XP 1.3 实验内容及要求 1、练习1 软件系统几乎都是用事件触发来控制流程的，事件触发时的情景便形成了场景，而同一事件不同的触发顺序和处理结果就形成事件流。场景法就是通过用例场景描述业务操作流程，从用例开始到结束遍历应用流程上所有基本流(基本事件)和备选流(分支事件)。下面是对某IC卡加油机应用系统的基本流和备选流的描述。 基本流A； 序号用例 名称 用例描述 1 准备 加油 客户将IC加油卡插入加油机 2 验证 加油 加油机从加油卡的磁条中读取账户代码，并检查它是否属于
卡可以接收的加油卡 3 验证 黑名 单 加油机验证卡账户是否存在于黑名单中，如果属于黑名单， 加油机吞卡 4 输入 购油 量 客户输入需要购买的汽油数 量 5 加油加油机完成加油操作，从加油卡中扣除相应金额 6 返回 加油 卡 退还加油卡 备选流： 序号用例名 称 用例描述 B 加油卡 无效 在基本流A2过程中，该卡不能够识别 或是非本机可以使用的IC 卡，加油 机退卡，并退出基本流 C 卡账户 属于黑 在基本流A3过程中，判断该卡账产属 于黑名单，例如：已经挂失，加油机
名单吞卡退出基本流 D 加油卡 账面现 金不足 系统判断加油卡内现金不足，重新加 入基本流A4，或选择退卡 E 加油机 油量不 足 系统判断加油机内油量不足，重新加 入基本流A4，或选择退卡 （1）使用场景法设计测试案例，指出场景涉及到的基本流和备选流，基本流用字母A表示，备选流用题干中描述的相应字母表示。 场景1：A 场景2：A、B 场景3：A、C 场景4：A、D 场景5：A、E （2）场景中的每一个场景都需要确定测试用例，一般采用矩阵来确定和管理测试用例。如下表所示是一种通用格式，其中行代表各个测试用例，列代表测试用例的信息。本例中的测试用例包含测试用例、ID、场景涤件、测试用例中涉及的所有数据元素和预期结果等项目。首先确定执行用例场景所需的数据元素(本例中包括账号、是否黑名单卡、输入油量、账面金额、加油机油量)，然后构建矩阵，最后要确定包含执行场景所需的适当条件的测试用例。在下面的矩阵中，V表示有效数据元素，I表示无效数据元素，n/a表示不适用，例如C01表示“成功加油”基本流。请按上述规定为其它应用场景设计用例矩阵。 测试用例表 测试用例场景 账 号 是否黑 名单卡 输 入 账 面 加油 机 预期 结果
导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。
农业专家系统应用实例分析 摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素，介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。 关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用 农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。 专家系统有四个特点,即:启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;透明性,能解决本身的推理过程,能回答用户提出的问题;灵活性,能不断地增长知识,修改原有的知识。综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。 专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。 一．农业专家系统在作物病虫害综合治理中的应用 根据以往的研究和病虫害综合治理的过程，专家系统的研究主要集中在6个方面: 1.1病虫害诊断在病虫害诊断中，如果人工开具病虫处方，工作人员必须有牢固的植物保护基础知识和丰富的实践经验，需要查询大量资料，无法及时满足农户的需要。专家系统把这些资料编制成简单的程序，达到迅速确定目标的目的，从而得到最佳防治时期和方案。 1.2预测预报病虫预测预报需要的基本信息是:病虫害的生物学参数(如发生
领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
场景和解决方案 篇一：业务场景3：_专用链路分析解决方案 深信服APM 专线质量分析解决方案 一、需求背景-为什么需要对专线进行监控和分析？ 大型企事业单位分支机构日益增多，越来越多的组织机构通过在总部构建数据中心，让分支机构通过专线（SDH 或VPN等相关技术）来远程访问总部的业务系统和数据资源来实现协同办公。这样的集中式部署可以有效降低成本，提高组织的核心竞争力。 但是在日常的专线网络运维和管理过程中，我们往往面临如下困扰 ? 无法获知当前专线的流量构成及网络时延丢包等指标 ? 分支用户投诉专线缓慢，无法进行原因排查 ? 无法实现专线中断的风险预警 ? 针对专线网络的升级扩容及优化缺乏有效的数据支撑 二、深信服 APM 专线质量监控解决方案 应用场景： ? 拥有众多分支机构的政府机构、大企业、金融等客户
? 分支机构通过专线与总部互联 ? 专线承载较为重要的业务系统，如ERP、财务系统、OA等 ? 专线租金较为高昂，专线带宽需要合理利用 三、APM 专线质量分析方案价值 方案价值： ? 提供专线时延、丢包、抖动等SLA指标 ? 提供专线流量分析，帮助用户准确掌握当前流量分布，为下一步网络扩容提供依据 ? 发现专线中的异常事件，降低专线中断风险 ? 当专线出现故障风险时，可提前预警，帮助用户规避业务风险。 四、APM 专线质量分析方案技术优势 内建网络质量健康度评分模型 深信服提供的APM（应用性能管理）产品，聚焦用户所关注的专线网络及专线所承载的应用系统，针对网络性能、应用性能进行建模实时质量监控，并提供进一步的性能分析报告，提升应用系统的稳定性和访问体验质量。 分析专线流量构成 如用户通过专线访问总部数据中心业务，专线流量分布是否合理，是否需要扩容；有无异常事件，有无中断风险
领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一
项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边
领域应用| 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用| 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者| 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1. 概论 2. 什么是知识图谱 3. 知识图谱的表示 4. 知识抽取 5. 知识图谱的存储 6. 金融知识图谱的搭建 1. 定义具体的业务问题 2. 数据收集& 预处理 3. 知识图谱的设计 4. 把数据存入知识图谱 5. 上层应用的开发 7. 知识图谱在其他行业中的应用 8. 实践上的几点建议 9. 结语 1. 概论
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
银行业知识图谱的应用 随着商业银行知识结构的日益丰富，知识体量的指数级增长，传统人工式的知识处理体系已不能满足现代商业银行将知识转化为智慧的智能化知识处理的需求。本研究针对商业银行当前面临的知识管理及应用问题，提出了基于知识谱图技术的集“RDIKW知识认知框架”“ESER知识图谱技术框架”“知识图谱管控框架”为一体的智能化知识管理体系，核心目的是通过知识工程实现知识传承与管理，将数据、文档、图像、音频和视频等多元异构的知识群转化成为业务服务的智慧，使知识成为商业银行的关键资产，为全行级智能知识库及智慧大脑的构建奠定坚实的人工智能基础，助力商业银行实现学习型银行、知识型员工、智慧型应用的目标。 一、商业银行知识管理领域面临的挑战 知识是智慧的基础原料，若要实现知识向智慧的转化，必须面对知识认知、知识管理和技术手段的挑战。 1.知识认知不足，知识范围不明在银行内外部，知识体量增长迅速，知识形式多种多样，知识联系愈加紧密，实现显性知识的定义和收集，以及隐形知识的有效挖掘，需要首先从知识认知入手。 2.管理方式繁杂，管理目的模糊一方面，商业银行组织内部之间或与集团公司之间业务协作需求频繁，知识流转困难。另一方面，大量专业性极强的宝贵业务经验往往人走“茶”凉，知识整合难度较大。因此，商业银行必须搞“活”银行内部知识资产，建立健全的管理制度，促使知识管理从分散、单一向集约化、多元化转型。
3.技术手段落后，智能水平较低传统商业银行对智能化知识管理研究普遍较晚，知识管理体系智能化水平较低，在知识管理的基础技术上实践不足。而随着知识图谱、云计算、大数据、人工智能等新技术的发展，构建统一智能的知识管理体系将不再是一个技术难题。 二、知识图谱是知识管理体系的基础技术 1.知识图谱是目前关系网络最有效的表示方式（1）发展趋势业界普遍认为，知识图谱是最接近真实世界的数据组织结构，它符合人的思维模式，能够将企业所有数据连接起来，新的数据种类也能快速融合并发挥作用，具备灵活应对组织的数据种类变化的能力，是人工智能的基础环境。（2）知识图谱定义知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构。它由节点和边组成，节点指的是现实世界中存在的“实体”，边指的是实体与实体之间的“关系”。它把所有不同种类的信息连接在一起而得到实体关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题、发现问题的能力。知识图谱是目前关系网络最有效的表示方式，知识图谱如图1所示。 2.知识图谱的逻辑和技术框架（1）RDIKW知识认知框架知识认知框架基于RDIKW模型，涵盖了知识从数据原料向智慧数据发展的全过程，自底向上包括原料层（R）、数据层（D）、信息层（I）、知识层（K）及智慧层（W）。其中，数据原料是知识最原始的状态，数据是信息的载体，信息是数据的含义，知识是信息的集合，智慧是正确判断和预测的能力的集合。知识认知框架如图2所示。原料层根据知识需求从各种渠道获取原始数据，它包括行内数据、第三方合作数据、
（1）CISCO 的网络产品：路由、交换、网络安全、语音与IP 通信、无线网络、数据中心、 板卡与模块、光网络、网络管理、Cisco IOS 软件视频、宽带有线和内容传输等。 ①所有路由产品：思科路由器拥有全面的产品组合，采用自适应的灵活技术，能够为您打造一个智能化、响应能力及集成程度更高并且具有恢复能力的网络，让企业拥有一个获得成功的基础。思科路由器使用集成系统的方式，来降低运行成本及复杂程度，并提供卓越的性能和投资保护。 路由解决方案：思科路由解决方案采用一种系统性的方法，通过将安全功能嵌入到网络中并将不同产品的重要服务相互集成，来帮助您提高生产力、满足消费者需求以及降低运营成本。 ②交换机是所有网络的核心，提供高速连接能力，并为大量应用程序和通信系统提供支持。为了满足目前和日后的网络需求，思科交换机注重五个特性：应用智能、统一网络服务、不间断通信、虚拟化和集成安全性。 交换解决方案：思科交换机具备先进的功能，采用标准的技术和经济实惠的设计，能够提供高度安全、可扩展的解决方案。无论是将思科交换机用于小型办公室、多站点企业、数据中心，还是服务提供商，都能提供足够的灵活性、性能和安全性，满足飞速变化的网络要求。 ③使用思科网络管理产品可优化复杂的高级网络，提升运营和管理效率，对各种规模的企业和服务供应商都能带来益处。思科会提供各类资源，帮助您掌握所需的网络管理能力，确保贵公司的网络高效运行。 网络管理解决方案：思科网络管理解决方案功能全面，可监控网络、查明问题症结、排除故障并优化网络系统的运行。这些解决方案将模块组件产品和专业服务集于一体，从而有助于满足日益复杂且变化多端的环境下的各种需求。 ④所有安全产品：防火墙、入侵防御、Web和电子邮件安全、远程员工安全以及网络访问控制等领域的业内最佳的创新技术，再加上高级策略管理，共同组成了Cisco Secure Borderless Network。思科的网络安全功能支持任何类型的环境，包括内部部署、集成式以及“软件即服务”等设计方案。 安全解决方案：思科在企业架构安全方面的专业经验可让您功能和安全两者兼顾。我们的安全解决方案可帮助您保护您的员工、信息、应用程序和网络。借助思科的安全解决方案，您可以放心地扩展公司的生产力，而不必担心IT安全风险。 ⑤所有思科网真产品：思科网真产品组合包含系统终端、管理软件、多点交换、协作工具、公司间连接能力和生命周期服务，所有这些都可与其他商业视频和协作技术紧密集成，提供极具吸引力的最终用户应用。 网真解决方案：借助大量应用让沟通与协作更上一层楼，这些应用包括： 会议 高清(HD) 录像 私密客户体验 数字标牌 采用思科WebEx解决方案无限畅连的Web会议 您还可以与几乎所有标清(SD)和高清视频会议随时随地进行互操作。 （2）华为网络产品：LTE、GSM-R、TD-SCDMA、 ①LTE 概述：华为从2004年开始LTE 研发，研发领域包括eNodeB基站、EPC (Evolved Packet Core)核心网、终端、芯片等。目前华为在LTE 前瞻性技术的研发方面已经走在业界最前沿。截至2010年第一季度，华为在全球获得逾60 个LTE 合同，包括9 个LTE 商用合同。与华为在LTE 领域展开深入合作的一流运营商遍布欧洲、日本、北美、中东等区域，
[生活]场景法测试用例ATM机 测试用例设计--场景法 1. 定义 现在的软件几乎都是用事件触发来控制流程的，事件触发时的情景便形成了场景，而同一事件不同的触发顺序和处理结果就形成事件流。这种在软件设计方面的思想也可引入到软件测试中，可以比较生动地描绘出事件触发时的情景，有利于测试设用例场景用来描述流经用例的路径，从用例开始到结束遍历这条路径上所有基本流和备选流。 右图中经过用例的每条路径都用基本流和备选流来表示: 基本流用黑色表示，是经过用例的最简单的路径。 备选流用不同的彩色表示，一个备选流可能从基本流开始，在某个特定条件下执行，然后重新加入基本流中(如备选流 1 和 3);也可能起源于另一个备选流(如备选流 2)，或者终止用例而不再重新加入到某个流(如备选流 2 和 4)。 1. 应用的范围
1) 基本上每个软件都会用到这种方法,因为每个软件后面都有业务的支撑 2) 比较常见的有: 网上购物流程, ATM机取款流程等 1. 步骤 1) 画出需要测试路径的流程图(一般选择工具Office Visio) 2) 分析基本流和备选流 3) 根据基本流和备选流设计测试用例 1. 案例 基本事件流: 1、用户向ATM提款机中插入银行卡，如果银行卡是合法的，ATM提款机界面提示用户输入提款密码; 参数1 银行密码 参数类型字符串 参数范围字符串为0,9之间的阿拉伯数字组合，密码长度为6位 备注 用户输入该银行卡的密码，ATM提款机与MainFrame传递密码，检验密码的正确性。如果输入密码正确，提示用户输入取钱金额，提示信息为，“请输入您的提款额度”; 用户输入取钱金额，系统校验金额正确，提示用户确认，提示信息为“您输入的金额是xxx，请确认，谢谢～”，用户按下确认键，确认需要提取的金额; 参数1 取款金额 参数类型整数 参数范围 50~1500 RMB，单笔取款额最高为1500RMB;每24小时之内，取款的最 高限额是4500RMB