一个Cairngorm的代码生成器

Caringen是一个Eric Feminella自己开发的一个小工具. 现在他把这个工具共享出来.
Cairngen并不能让所有的人解决所有的问题, 它只是简单地加快开发的过程.

Cairngen是一个Caringorm的代码生成器, 它使得开发者可以很方便地生成Cairngorm项目的结构框架, 包括: Cairngorm项目的目录结构, 一个缺省的ModelLocator, Controller, ServiceLocator. Cairngen也可以生成Event, Command, Delegate类.

Cairngen使用Flex2和PHP5.2.0开发, 利用了AMFPHP. 安装过程十分方便. 你可以在Flex Builder的浏览器中直接运行Cairngen来快速方便地生成Cairngorm的类.

Cairngen使用'步骤(Sequence)'来描述Event, Command, Delegate类之间的关系.
在Cairngen中只要命名一个'步骤',点击一下生成按钮就可以生成一个'步骤'. 然后刷新一下Flex项目, 生成的类就OK了. 在一些特殊的情况下, 你不希望添加Delegate类, 那么你可以选择排除Delegate类的生成, 这样的话, Cairngen只生成Event和Command.
生成的Command类实现Cairngorm的Command接口, 但不实现IResponder接口. Cairngen还能够正确地将事件强制性转化(casting)为Coand中的类型, 并import所有相关的类.

系统需求:
1. 了解AMFPHP, Apache2.0.59和PHP5.2.0, 在使用Cairngen之前要求先安装AMFPHP, 而且gateway.php的访问虚拟目录应该如下设置: http://localhost/amfphp/gateway.php. 在1.0版正式发布后, 这个URL可以自由配置.
2. 还需要安装Flex2, PHP, 你可以用WAMP5来集成安装Apache5.5和PHP. 安装好PHP和AMFPHP后, 就可以解压缩Cairngen Alpha 1. 把services目录复制到amfphp的根目录下. 然后复制cairgen-ui目录到apache的www根目录下.

使用:
安装好PHP和AMFPHP后, 就可以开始使用Cairngen了. 打开浏览器输入http://localhost/cairngen-ui/Cairngen.html打开生成器的图形界面. 创建Cairgen项目:
点击 begin
给你的Cairngen项目命名. 这个名称与Flex项目的名称相同, 选择你的Cairngorm的版本, 选择Flex项目的路径. 设置项目中包路径(比如: com.domain.projectname). 最后, 检验一下输入内容, 点击"Create Project". 刷新Flex项目查看缺省的Cairngorm项目结构, ModelLocator, Service和Controller类.

创建"步骤":

首先是给步骤命名, 然后选择是否要生成Delegate类, 点击生成, 并刷新Flex项目. 可以发现需要的类已经生成完毕了. 现在需要把它们添加到Controller中.
接下来编辑模板文件: 你可以修改模板文件(.tpl)来实现你的特定的Cairngorm需求; 模板文件在 amfphp\services\com\ericfeminella\cairngen\templates目录下.

生成器下载地址: http://code.ericfeminella.com/cairngen/Cairngen%20Alpha%201%20PreRelease.zip

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。
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