Deferring design pattern decisions and automating structural pattern changes using a design-pattern-based programming system
Notice bibliographique
Résumé
In the design phase of software development, the designer must make many fundamental design decisions concerning the architecture of the system. Incorrect decisions are relatively easy and inexpensive to fix if caught during the design process, but the difficulty and cost rise significantly if problems are not found until after coding begins. Unfortunately, it is not always possible to find incorrect design decisions during the design phase. To reduce the cost of expensive corrections, it would be useful to have the ability to defer some design decisions as long as possible, even into the coding stage. Failing that, tool support for automating design changes would give more freedom to revisit and change these decisions when needed. This article shows how a design-pattern-based programming system based on generative design patterns can support the deferral of design decisions where possible, and automate changes where necessary. A generative design pattern is a parameterized pattern form that is capable of generating code for different versions of the underlying design pattern. We demonstrate these ideas in the context of a parallel application written with the CO 2 P 3 S pattern-based parallel programming system. We show that CO 2 P 3 S can defer the choice of execution architecture (shared-memory or distributed-memory), and can automate several changes to the application structure that would normally be daunting to tackle late in the development cycle. Although we have done this work with a pattern-based parallel programming system, it can be generalized to other domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».