GEF基础入门(2)-GEF MVC介绍

本文深入探讨了GEF框架中MVC架构的实现原理,包括用户操作如何转化为request、request如何请求command、command如何创建及执行,以及执行后如何触发视图重绘的过程。

该篇介绍的是GEF的MVC架构实现的原理。GEF开发至始至终都是围绕MVC来进行,比如最简单的拖拽移动事件,都要从MVC的三个方面都要进行修改。所以了解MVC的实现原理对进行GEF开发至关重要。

下图为GEF框架实现MVC的方法。


1.     首先用户编辑的相关操作,在GEF中会被相关Tool或者Tracker翻译成request(这个稍后的文章会介绍),GEF中的任何用户相关的操作都会被翻译成request。

2.     用户的操作被翻译成request后,会向对应的控制器(EditPart)来请求command(用户的操作是通过command来实现的),控制器会遍历已经安装到自己上的编辑策略寻找能处理该请求的编辑策略。

3.     控制器中寻找到相应的编辑策略后,会由该编辑策略创建command。

4.     执行相应的command修改模型信息,在模型中修改模型信息时会触发控制器来重画视图。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值