WidgetFX

WidgetFX是一个用JavaFX脚本语言编写的桌面Widget平台,支持跨平台运行,利用JavaSE update11的新特性。它拥有健壮的安全模型,并且能够创建富桌面应用。开发WidgetFX需要JavaSE Update10 JRE和JDK,以及JavaFX SDK配合NetBeans 6.1使用。

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WidgetFX


1)介绍
开发WidgetFX需要大量技术,由于技术很前沿,故文档很容易过时。请时刻注意不一致的地方。
WidgetFX是一个用JavaFx脚本语言编写的桌面Widget平台,它能运行用JavaFx脚本或Java编写的Widgets,利用了最新的Java SE update 11特征。还利用了Java Consumer JRE的最新功能,能够运行在所有主流操作系统上,包括Windows XP/Vista、Linux和Mac OS X。

2)细节
开发WidgetFX需要下列技术工具:
· Java SE Update 10 JRE and JDK
· JavaFx SDK with NetBeans 6.1

3)获取最新的JavaFx SDK
访问:http://java.sun.com/javafx/downloads/
下载:Netbeans IDE 6.1 with JavaFX
要确保Java SE Update 10作为NetBeans的JDK。

4)在NetBeans打开WidgetFX
这里有6个NetBeans项目,1个是核心API,1个是dock容器,另外3个是核心Widget,还有1个是Web应用程序。
组织如下:
---- Webapp
|
---------- Container
|
---------- Widgets(包括Clock、SlideShow,WebFeed)
|
------------ Widget API
在NetBeans中打开容器及其所有依赖项目 (有一个选项,自动打开所依赖的项目)。无论何时建立容器,该项目的依赖都将自动产生API和经过重编译的widget项目。除非您正在部署产生的实例,否则无需载入webapp项目。
要运行应用程序,与容器一起作为主项目和网络启动配置选择,单击“运行”。这应该启动默认的Web启动应用runner和在早先建立的Widget中动态读入。
如果您在建立过程中遇到任何问题,在报告任何问题之前请尝试运行一个clean。由于NetBeans的不足,这或许需要重启并释放文件锁。 (另外,请确保WidgetFX应用程序没有运行——通过检查托盘图标)

5)WidgetF宣称其具备若干胜过其他widget容器的优点:
· 开源
WidgetFX是一个完全开源的widget容器(widget本身可以商业注册)。
· 支持跨平台
目前存在很多widget框架,但彼此并不兼容,没有实现真正跨平台。WidgetFX能够运行在所有主流操作系统上,包括Windows XP/Vista、Linux和Mac OS X。
· 健壮的安全模型
将web技术迁移到widget上导致了巨大的安全漏洞,这是一个所有基于Javascript的widget框架都要面临的问题。然而,WidgetFX通过利用Java平台的安全沙箱实现了健壮的安全模型(预计在0.2版中发布)。
· 富桌面应用
大多数widget容器将传统web技术比如HTML、CSS和Javascript等移植到桌面上,而桌面系统又不允许它们利用富互联网应用(RIA)的优点。然而,WidgetFX设计目标就是通过提供一套非常丰富的视觉、动画和媒体库实现富桌面应用(RDA)的前端。

6)WidgetFX的部署也有别于目前的Java(Applets/Web Start)
· 内存占用低
applets在同一个浏览器中可以使用同一个虚拟机,一旦把它们拖拽到桌面上它们就失去了这个能力。对于大量的widget来说,这会导致内存和JVM启动时间的猛增。
· 开放启动过程
Widget容器会随着系统自动启动,并运行所有上一次关闭时还在工作的widget。虽然你可以对一个web-start应用添加一个hook来实现这个功能,但是这不如让用户“期望”你的widget在启动时就存在。
· Widget共鸣
Widgets正在成为主流,虽然它们可以与桌面应用相提并论,但是如果Java无法提供一个可行的产品,它将被踢出这个舞台。
Widget与Java Applets的区别:Widget比Java applets更便于用户创建。
Applets被用来运行在网页内,而widget在本文档中被描述成作为独立于浏览器的应用运行的。
WidgetFX通过JavaFX脚本语言直接满足了这些需求,简化了widget的创建和桌面集成特性,这使得WidgetFX有别于标准的Java applets。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于多任务学习(MTL)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。该项目旨在解决多变量时间序列预测中的复杂性、长序列依赖、任务间干扰等问题,通过融合多任务学习与Transformer架构,构建了一套高效且可扩展的预测系统。项目覆盖了从环境准备、数据预处理、模型构建与训练、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码实现。模型采用多头自注意力机制有效捕捉变量间及时间维度上的复杂依赖,通过多任务共享层和任务特异性层实现任务间知识共享与个性化特征提取。此外,项目还引入了动态任务权重调整、轻量化设计、数据预处理优化等关键技术,确保模型在实际应用中的高效性和准确性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习和时间序列分析有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:① 提升多变量时间序列预测的准确率;② 实现高效的时间序列特征提取;③ 促进多任务学习在时间序列领域的应用推广;④ 提供可扩展的模型架构设计,适应不同应用场景的需求;⑤ 降低模型训练与推断的计算资源需求;⑥ 促进复杂系统的智能决策能力,如智能制造、能源管理、金融分析、气象预报等领域的精准预测支持。 其他说明:项目不仅提供了完整的代码实现和详细的文档说明,还设计了用户友好的GUI界面,方便用户进行数据加载、参数设置、模型训练及结果可视化等操作。未来改进方向
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