Together for Eclipse2008学习-安装

这一段是从网上转载过来的,转载地址是http://www.knowsky.com/363032.html

我安装的时候,不是参考这份资料

但在搜索教程的时候,查到了这份资料,觉得不错

为了怕以后找不到这份资料,就转载了过来

 

 

1、介绍
    UML对java 系统的设计是一个很有帮助的语言,该语言综合了面向对象的建模语言、方法以及过程,系统整体设计可以帮助我们认清整个软件的开发概貌和过程,相信学过软件工程的人都知道,优点就不多说了。

    Together就是Borland公司推出的一款将UML功能和IDE开发工具集成在一起的一套UML建模软件。在使用过程中可以同时看到UML图和 Java源代码,修改UML图会使得源代码得到即时的同步修改,反过来,修改Java源代码也会使该代码同步地在UML图中反映出来。

2、版本
Together有专门的开发版本,就是standalone的,以前叫做TogetherControlCenter,这个在网 上可以找到中文教程,这个版本是自身自带了Java的IDE和UML,现在演进到了Together Architect 1.0了,应该变化不会太大。另外Together有针对各种IDE的版本,比如for JBuilder,for .NET,for Eclip se,我下的就Together For Eclipse Edition,在Borland的主页上可以找到各自不同的版本。

3、下载安装
下载地址:
http://www.borland.com/PR odUCts/downloads/download_together.Html
选 择Together For Eclipse,其中有针对各种Eclipse版本,我不知道具体有什么不同,不过还是按照它说的,对应好自己的Eclipse版本吧,我用的是 Eclipse3.0,所以最新推出的Together Edition for Eclipse 7.0就是我的最佳选择了。在下载过程中,会提示你登录,这个花少许时间注册、登录,留个邮箱地址,邮箱地址用来给你发registrar active file的,所以一定要正确,假如以后你的这个文件丢失还可以通过邮箱地址重新下载,下载过程中会提示用一个Download Manager的工具下载,建议采用这个,下载完后会从本机删除的,采用这个工具下载速度很快的,否则假如你有耐性就等着几K速度下载吧。^_^。

下载完后,安装就简单了,安装过程中会提示你指出Eclipse 的SDK。windows下:exe文件,双击就OK了
linux 下:bin文件,假如可执行属性为空的话,chmod 777,然后执行该文件就OK了。

另外check自己的注册邮箱,会收到Borland的一封邮件,附件是reg610.txt,这个文件是用来激活你的Together软件的,因 为下载的版本是 15 days trial,所以需要用该文件激活注册。其方法:将该文件保存到自己的用户目录下面,这样Together启动时会在用户目录下自动加载该文件完成 activation 。
用户目录:
 Windows 95/98 单用户: C:\Windows
 Windows 95/98 多用户: C:\Windows\Profiles\<username>
 Windows NT: C:\WINNT\Profiles\<username>
 windows 2000/XP: C:\Documents and Settings\<username>
 UNIX and Linux: 就是你的login in 目录了,比如,大部分都是
/home/<username>

4、基本的使用
安装完成后,就可以启动软件了。你可以直接从程序选项启动Together For Eclipse启动后,看到的就是Eclipse软件视图,只是将Together的视图集成到了里面。简单点说,这个主要就是UML的设计了。从这个地 方开始,可以通过《Get Started》文档一步步来操作了,具体的就是如何进行UML的define,design,deploy那些工作了。

我这里主要想讲的是通过跟Eclipse结合起来使用来理解Java中的设计模式,这里先推荐一本关于这方面的书--《Java与模式》,中国人写 的,阎宏,个人觉得写的很不错,我看完后的感觉是对Java所有的类库的设计有了一个清楚的理解,不会觉得这么多类毫无头绪一样,也对面向对象有了更深的 熟悉。

举个例子,当初在看Java io时就觉得iostream那么多的类,这怎么用啊,有时就根据经验,随便用,还好经验没怎么出错,但自己的理论还是没有头绪,这样假如碰到非凡情况需 要更换解决方式就没辙了。在设计模式中,Java io用的就是适配器模式和装饰模式,里面讲了io中怎么将流的类(InputStream,OutputStream)和读写操作的类 (Reader,Writer)适配起来的,还有各个读写操作流(FileInputStream,ByteArrayInputStream)之间是如 何装饰的。还有工厂方法模式,代理模式,命令模式,观察者模式,备忘录模式这些都是令我对Java面向对象理解很深的几种模式,所以希望还是先对设计模式 有点了解比较好。

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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