TWaver Flex与.net最新版,三大视图组件齐备

TWaver发布基于Flex/Flash和Silverlight/WPF技术的TWaverFlex1.3与TWaver.NET1.3,提供拓扑、树图、表格三大视图组件,并新增功能如矢量网元的边框虚线效果、圆角矩形定制、曲线类型的ShapeLink等。.NET版本还增加了表格组件,支持拓扑、树图、表格与数据管理容器的绑定,提供丰富的渲染设置和数据管理功能。
TWaver Flex与.net最新版,三大视图组件齐备
2010年10月26日
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  TWaver发布基于Flex/Flash平台技术的TWaver Flex 1.3,与基于Silverlight/WPF技术的TWaver .NET 1.3。 本次发布,两大分支在视图呈现细节上都提供了更多功能接口,.NET分支更是在完善强大的拓扑图与树图两大组件基础上,增加了表格组件。
  至本次发布,Flex与.NET两大分支均提供支持拓扑、树图、表格三大视图组件与丰富齐全的预定义对象。
  
  
  TWaver Flex新增:
  1. 矢量网元的边框虚线效果
  2. 支持圆角矩形定制圆角半径
  3. 增加曲线类型的ShapeLink
  TWaver Flex在线:
  
  在线演示 开发文档 免费下载试用
  TWaver .NET新增:
  1. 表格组件
  拓扑、树图、表格三组件与数据管理容器(DataBox)绑定
  支持勾选、颜色等表格渲染设置
  强大的排序和过滤功能
  2. 设置鱼眼(FishEye)和放大镜(Magnify)效果的功能
  TWaver .NET在线:
  
  在线演示 开发文档 免费下载试用
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长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强能力,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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