GMF学习开始

最新推荐文章于 2023-04-09 20:10:16 发布
原创 最新推荐文章于 2023-04-09 20:10:16 发布 · 166 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

如果我们把draw2d和GEF比作一个构件的话，那么GMF就是一座大厦了。最近在记录学习GMF心得时，输入GMF时总是显示中文的"更麻烦"，感觉“更麻烦”来形容GMF真是最贴切不过了。
深度学习在智能推荐系统中的应用与挑战
AI天才研究院
07-08 1005
本分析全面探讨了深度学习在智能推荐系统中的技术演进、核心架构与前沿挑战。通过第一性原理解构，揭示了从传统方法到深度模型的范式转变，详细阐述了神经网络如何解决推荐系统中的表示学习、序列依赖和动态决策等关键问题。文章系统分析了深度推荐系统的五大核心架构（嵌入-MLP、序列建模、注意力机制、图神经网络和强化学习），提供了理论基础、实现细节和性能对比。特别关注了可解释性、公平性、数据稀疏性和计算效率等现实挑战的解决方案，并通过案例研究展示了深度学习推荐在电商、流媒体和社交媒体等领域的实际应用。
推荐系统+FL论文学习(2)：【综述】Recent advances and future challenges in federated recommendersystems
weixin_62196703的博客
10-18 1527
推荐系统是现代用户体验不可或缺的一部分。他们了解用户的偏好，并通过创建个性化推荐来帮助用户发现有意义的内容。随着政府法规的出台和用户隐私意识的增强，如今获取所需数据是一项具有挑战性的任务。联邦学习是分布式机器学习的一种新方法，它可以保护用户的隐私。在联合学习中，参与的同伴一起训练一个全球模型，但个人数据永远不会离开设备或筒仓。最近，推荐系统和联邦学习的结合在研究界引起了越来越大的兴趣。创建了一种新的推荐类型——联邦推荐系统(。
GMF入门资料超全
云计算?
09-30 1121
最近发现一个比较全的GMF资料分享一下！ 原文地址：http://yiliner.iteye.com/category/34448?show_full=true 修改GMF属性视图 博客分类： GMF 上图中紫色的椭圆结点在ecore模型中代表Method，在属性视图中可见它的一些属性。如果要使TimeProperty属性值为"NONE" 时，TimeUn...
GMF学习历程(1)
youmenderizi的专栏
10-16 564
最近由于实习需要，一直在研究GMF，就写下博客记录这其中走过的弯路吧，欢迎留言讨论，本人尚是新手，欢迎指正。 对于GMF初步，网上有很多资料，这里就不赘述了。在实现一个缺省的GMF项目过程中，也遇到了一些问题，比如： 1 创建的图形错乱，比如我从Tool中拖出的是And节点，创建出来却是Or节点，这是由于在Map模型中Node Mapping的Tool属性没有设置好造成的，对Node
eclipse gmf安装_在15分钟内学习Eclipse GMF
cuxiong8996的博客
07-07 847
背景 让我直言不讳：过去，使用图形编辑器框架（GEF）在Eclipse中创建图形编辑器既缓慢又痛苦。 它涉及到了解复杂的框架和相当多的冗余代码。 也就是说，GEF是创建图形编辑器的绝佳框架，因为它与模型无关。 另一方面，与模型不可知会产生自己的问题。 GMF琐事 GMF的运行时组件是由IBM®捐赠给Eclipse Foundation的，并且以前支持IBMRational®建模产...
GMF学习历程(3)
youmenderizi的专栏
11-24 631
不知不觉，距离上次写博客已经一个月了，这一个月忙着开题的事，这几天才开始接着研究GMF。目前已完成了界面的初步版本，按照惯例先上效果图。 目前的版本存在几个问题待研究和解决（只包括故障树编辑器部分）： （1）有关图形和连接线。是应该拉出一个图形自动带出一个连线并且已经布局好位置，不可改变，像OPENFTA那样，还是这种XYLayout的布局形式呢？连接线的话，是不是需要限制用直角连接线
GMF学习笔记（一、概述）
甘琤的专栏
09-29 4209
 概述GMF是衔接EMF和GEF的桥梁，其中GEF是用来建立图形编辑系统的建模工具、EMF是对数据管理、持久化方面进行较高层次建模的工具。GMF的桥梁作用使得基于GMF的图形编辑器能够展现由EMF存储、管理的数据。在图形编辑器中通常有两方面的数据：一种用来描述图形、连线等标记在编辑器中显示方式、另外一种用来描述用户正在通过编辑器所表达的语义。从图形编辑器用户的视角来看，这两者所含的意义
GDAL C++ API 学习之路 （4） Dataset篇 代码示例 翻译 自学
qq_69574549的博客
04-09 791
virtualCPLErrAdviseRead告知驱动程序即将到来的读取请求– 要访问的波段区域左上角的像素偏移。从左侧开始将为零。– 要访问的频段区域左上角的线偏移量。从顶部开始，这将是零。– 要访问的波段区域的宽度（以像素为单位）。– 要以行为单位访问的波段区域的高度。– 要读取所需区域或从中写入所需区域的缓冲区图像的宽度。– 要读取所需区域或从中写入所需区域的缓冲区图像的高度。– pData 数据缓冲区中像素值的类型。像素值将根据需要自动转换为数据类型。– 正在读取或写入的频段数。
GEF及GMF入门学习
05-17
### GEF及GMF入门学习知识点详解 #### 一、GEF与GMF概述 - **GEF**（Graphical Editing Framework）是Eclipse提供的一个用于构建图形编辑器的框架，它提供了一套完整的API来支持图形化界面的创建、编辑和管理。GEF...
15 分钟学会 Eclipse GMF
03-06
【标题】"15 分钟学会 Eclipse GMF" ...通过15分钟的学习，你可能无法完全掌握所有细节，但可以建立起对GMF工作原理的基本认识，并能够开始实践操作。随着实践经验的积累，你将逐渐熟练运用GMF来构建复杂的图形编辑器。
GMF介绍以及使用手册.rar
09-26
"GMF_Tutorial中文版(一).doc"作为GMF的教程，很可能会提供一个逐步的指南，指导读者如何从零开始构建一个简单的图形编辑器。这个教程可能分为几个阶段，包括设置开发环境、创建EMF模型、定义GMF元模型、生成编辑器...
【Java设计模式】单例模式七种实现方案对比：线程安全、性能与适用场景深度解析
12-16
内容概要：文章深入剖析了Java中单例模式的七种实现方式，包括饿汉式、懒汉式（线程不安全与线程安全）、双重检查锁定（DCL）、静态内部类、枚举单例和容器式单例，详细讲解了每种写法的实现原理、优缺点及适用场景，并从性能、线程安全、代码可读性等多个维度进行对比分析，最终指出应根据实际应用场景选择最优方案。同时强调枚举单例在防止反射和序列化破坏方面的优势，以及静态内部类和DCL在延迟加载与性能之间的平衡。; 适合人群：具备一定Java基础，熟悉面向对象设计和多线程编程，工作1-3年的开发人员或希望深入理解设计模式原理的技术人员。; 使用场景及目标：①理解单例模式在高并发环境下的线程安全实现机制；②掌握如何避免反射和序列化破坏单例；③在实际项目中根据需求选择最优的单例实现方式，提升系统稳定性与性能。; 阅读建议：此资源不仅展示代码实现，更注重原理剖析和场景对比，建议结合JVM类加载机制、指令重排、synchronized与volatile关键字等知识点深入理解，并通过动手实践和调试加深对各种写法差异的认识。
内镜检查腺瘤性息肉和增生性息肉识别数据集，支持pascal voc xml,识别率可达99.4%,已标注好
12-16
数据集图片和标注详情可点击博客链接查看详情： https://backend.blog.youkuaiyun.com/article/details/155979179
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建适用于综合能源系统与电网优化调度的电力电子变换装置仿真平台。该模型可用于研究PET在柔性负荷、低碳经济调度、新能源接入等场景下的运行特性与控制策略，结合文中提及的多领域仿真资源，突出其在电力系统智能化管理中的关键作用。文档还列举了大量相关科研仿真案例，涵盖微电网优化、储能配置、负荷预测及电力电子变换器建模等内容，形成以电力系统为核心的多技术交叉仿真体系。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及从事电力电子与智能电网开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力电子变压器PET的拓扑结构与控制策略研究；②支撑综合能源系统、微电网、储能优化等领域的仿真验证；③为含高比例可再生能源的电网低碳经济调度提供模型基础；④配合Matlab/Simulink环境开展教学与科研建模。; 阅读建议：建议结合文档中提供的网盘资源下载完整仿真模型，重点关注PET的中间直流环节建模与系统级集成应用，同时可参考文中列出的优化算法与控制策略实现方法，进行二次开发与仿真验证。
postgre 15.12数据库的tar镜像
12-16
postgre 15.12数据库的tar镜像
算法设计基于深度优先的回溯法搜索策略：组合优化问题中的解空间树隐式遍历与剪枝技术应用
最新发布
12-16
内容概要：本文主要介绍了回溯法的基本概念及其在算法设计中的应用。回溯法是一种基于深度优先搜索的暴力枚举策略，通过“尝试-验证-回退”的机制在解空间树中寻找可行解或最优解。文章强调了回溯法的四个关键特性：采用深度优先方式遍历解空间树；具有试探性搜索并结合剪枝优化以提高效率；适用于解空间大且存在多约束条件的组合优化问题；以及通过递归或迭代隐式遍历解空间树，无需显式构建整棵树结构。此外，文中还列举了相关练习题，帮助理解该算法的应用场景与实现逻辑。; 适合人群：具备基本数据结构与算法基础，正在学习算法设计与分析的计算机专业学生或初级开发者；适合有一定编程经验、希望提升算法思维能力的研发人员； 使用场景及目标：①理解回溯法在解决排列、组合、子集、八皇后、图着色等经典问题中的设计思路；②掌握如何通过剪枝优化提升搜索效率；③学习如何将实际问题建模为解空间树并进行隐式遍历； 阅读建议：建议结合具体编程实践，手动实现典型回溯算法例题，并通过调试观察递归调用过程与剪枝效果，加深对回溯机制的理解。
Python自动日报生成器（多文件汇总+邮件发送）
12-16
一键读取多份 Excel/CSV，按配置表头映射后合并生成日报 Excel，可配置主键关联合并并支持 SMTP 邮 件发送。内含示例数据、配置模板、依赖列表，修改表头和收件人即可直接运行。
高校如何整合17类科技创新要素形成融合纽带？.docx
12-16
高校如何整合17类科技创新要素形成融合纽带？
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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