IBM Mashup Center 初探系列

IBM MashupCenter 初探
最新推荐文章于 2020-06-20 21:02:22 发布
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#ibm #lotus #平台 #产品

IBM MashupCenter是一款2008年发布的企业级Mashup平台,它允许用户混合来自不同来源的数据来创建情境化的应用程序。通过该平台,企业能够更高效地利用信息并激发创新。本文为系列文章的第一部分,主要介绍了产品的功能、组成架构以及安装过程。
IBM Mashup Center 初探: 第一部分
IBM Mashup Center 是2008年7月1日最新发布的企业 Mashup 平台，企业用户可以通过重新混搭从任何地方得到的数据，从中得到启发，然后创建情境应用，从而使信息运用变得更加高效和有创造力。本文是《IBM Mashup Center 初探》系列共三部分的第一部分，着重介绍了产品功能、组件和架构，以及安装 IBM Mashup Center 的整个过程。在第二部分中将会介绍信息加工组件 InfoSphere MashupHub，第三部分则会介绍信息组装、使用组件 Lotus Mashups。		 
 2008年8月28日 
 
IBM Mashup Center 初探: 第二部分
IBM Mashup Center 是 2008 年 7 月 1 日最新发布的企业 Mashup 平台，企业用户可以通过重新混搭从任何地方得到的数据，从中得到启发，然后创建情境应用，从而...




本文转自IBM Developerworks中国

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IBM Mashup Center 初探：概念和安装
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IBM Mashup Center 是2008年7月1日最新发布的企业 Mashup平台，企业用户可以通过重新混搭从任何地方得到的数据，从中得到启发，然后创建情境应用，从而使信息运用变得更加高效和有创造力。本文是《IBMMashup Center 初探》系列共三部分的第一部分，着重介绍了产品功能、组件和架构，以及安装 IBM Mashup Center的整个过程。在第二部分中将会介绍信
mashup教程_IBM Mashup Center和InfoSphere MashupHub，第1部分，InfoSphere MashupHub入门
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原文地址：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/index.html 赵 晨婷, 软件工程师, IBM 赵晨婷，现就职于 IBM 中国软件开发中心 Web 2.0 开发小组，
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IBM Mashup Center入门指南：iWidget开发与调试详解
本课程名为“IBM Mashup Center学习入门”，专注于介绍如何有效地理解和使用IBM Mashup Center进行开发。课程内容详细涵盖了iWidget编程，这是IBM针对其Mashup Center平台定制的一种特殊类型的可移植代码，旨在为...
IBM Mashup Center iWidget Specification v2.0
04-28
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ibm mashup center学习时的入门课件
05-31
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mashup center lab
07-23
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77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
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本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
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完整版-PID 恒流源控制
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提供了一份利用STM32单片机和PID算法实现恒流源控制的详细资源文件。该资源文件旨在帮助开发者更好地理解和应用PID控制算法，以实现高精度电流控制。 主要内容： STM32单片机程序代码 PID算法实现与应用 恒流源控制原理与实现 硬件电路设计与调试 使用说明 下载资源文件至本地电脑。 根据提供的代码和文档，理解并学习PID算法在恒流源控制中的应用。 根据个人需求，对代码进行适当修改和优化。 按照硬件电路设计，搭建实验平台，进行调试。 注意事项 请确保具备STM32单片机开发基础和PID控制算法相关知识。 调试过程中，务必遵循安全操作规范，确保实验安全。 如有任何问题，请查阅相关资料或向专业人士咨询。
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