61、基于元模型转换的重构技术解析

基于元模型转换的重构技术解析

1. 引言

在软件开发领域,模型驱动架构(MDA)正经历着从面向对象软件开发到以模型为中心开发的范式转变。MDA由对象管理组织(OMG)提出,旨在推动独立于特定平台的抽象模型的创建,随后通过工具将这些模型自动转换为特定平台或技术的模型或代码。

MDA区分了至少三种不同类型的模型:
- 平台无关模型(PIM) :不涉及实现平台的抽象模型。
- 平台特定模型(PSM) :根据特定实现平台的构造来描述系统的模型。
- 实现特定模型(ISM) :以源代码形式描述系统的模型。

模型驱动开发(MDD)通过一系列模型转换来实现,主要包括细化和重构两种转换类型。细化是构建更详细规范以符合更抽象规范的过程;而重构则是在不改变模型行为的前提下,提升模型的非功能性质量因素,如简单性、灵活性、可理解性和性能。

尽管在设计层面(如PIM或PSM)进行重构最为有效,但基于MDA的CASE工具仅能通过设计者的显式选择对源代码进行有限的重构。因此,提出了一种元建模技术,以统一的方式在不同抽象级别定义重构,并将重构指定为基于元模型的OCL合约,用于验证和测试转换。

2. 重构与MDD

MDA的关键在于模型在软件开发过程中的重要性,它定义了一个将系统功能规范与特定平台实现分离的框架。在MDD中,所有软件开发过程中生成的工件都使用元建模语言表示,主要是UML类图和OCL约束的组合,核心元建模构造包括类、二元关联、数据类型和包。

模型之间的转换通过在元模型级别将源模

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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