EMF基础知识培训及ppt下载

本文介绍了EMF(Eclipse Modeling Framework)的基础知识及其在模型构建中的应用。内容覆盖了EMF的概念、模型定义、核心组件、运行时框架及工具集等,并提供了作者撰写的EMF探索系列文章链接。


今天给Team的同仁简单培训了一些EMF的基本知识。主要内容包括 MDA Concept,EMF Concept,EMF Model Definition,EMF Components,EMF Ecore,EMF Generation,EMF Runtime Framework,EMF Tools:Persistence,Query,OCL,Validate,Transaction 。

对于EMF,国内应用的案例还不是很多,但是目前在一些国际化的软件企业中,已经成为主要的Model构建基础,比如IBM,BEA等等。


对EMF感兴趣的,可以在我的主页下载这个PPT:

http://www.javafox.org/mydoc/fox999_introduce_emf_20070626.pdf

在此之前,我专门写过一个名为“围绕EMF探索”的系列文章:
前索引:围绕EMF探索(1)之存储和查询
前索引:围绕EMF探索(2)之再探查询组件
前索引:围绕EMF探索(3)之初探OCL
前索引:围绕EMF探索(4)之Validation组件图
前索引:围绕EMF探索(5)之深入Validation框架

希望这些文章,能够为大家研究EMF起到一点点的帮助作用。

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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