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Together for VS.NET 2.0 Bugs及解决方法(part 1)

    近期在.Net环境下开发一套精简版的会计系统,使用Borland 的所谓的MDA工具--Together for VS.NET 2.0建模,以下是开发过程中发现的的一些心bugs

 

1.        双击某处于修改状态的类图中的某个类打开源文件后,不修改该源文件然后关闭,此时VS。NET会提问要否保存,如果选择NO,该类会返回再初始的状态,如下,原来的命名会被改掉,类中成员也遗失:

Class1

{

}

 

解决方法:永远选择保存。

2.        运行AQ Audits,得到运行结果后,再双击某行结果,打开源文件后,也存在上述问题1

解决方法:永远选择保存。

 

3.        有时改了某个namespace的名称,TVS2.0自动建立的同名class diagram名称没有相应改变,而又不允许直接对该class diagram改名,导致不一致。

解决方法:试着多次修改该namespace的名称,直到对应的default class diagram正确自动改名。

 

4.        在Model View中对namespace改名,或对project改名,可能导致不可预料错误。

解决方法:无。

 

5.        待续…

 

YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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EdwinYeah
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