我以前开发的一个用SWT/JFace做成得建模工具

本文介绍了一款BPEL流程设计器的主要功能模块,包括结点区、结点列表区、工程文件区、属性列表区、控制台、提示信息栏、代码显示区以及内置浏览器。该工具支持用户进行流程建模,并提供了错误提示与定位功能。

由于作品得思路还在沿用,不能开放源码,本人想开放,但是还是不能,有兴趣得人,可以与我交流

系统总界面:下面介绍得一些功能都是很简单的,具体得有很多功能,还有做了一个浏览器,由于我搞不懂优快云这个博客,我复制很多不同得图片,最后老是就显示一样得,很郁闷,所以就发了一张最全的给你们了

 

结点区

提供bpel中所需要的部分结点供用户进行建模。

结点列表区

显示编辑区中的所有结点,以及结点之间的嵌套关系并且可以对编辑区对应结点进行删除复制等操作。

工程文件区

显示工程路径中的所有工程文件,并且可以对这些文件进行删除和双击打开操作。

属性列表区

显示并编辑对应结点的所有属性。

 

控制台

显示软件使用过程中由于建模或者执行过程中出现的错误,提示,执行相关信息,错误节点信息等,单击这些信息就能找到对应出错的节点(对错误节点进行变色及定位)

提示信息栏

对用户提示当前所完成的操作。

代码显示区

显示生成的BPEL文档,对重要部分进行着色强调,有行标签作为提示

浏览器

提供浏览网页的浏览器,由于也可以从网页执行我们的流程,所以我们利用SWT中的控件Brower控件制作了简单的浏览器

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发
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