13、软件开发中的查询模型与跨职能需求关注

软件开发中的查询模型与跨职能需求关注

在软件开发领域,查询模型和跨职能需求关注是两个重要的方面。下面将分别探讨如何使用 JPDD 表示 AspectJ 切入点,以及如何处理跨职能需求关注。

一、使用 JPDD 表示 AspectJ 切入点

在软件开发中,我们可以使用 JPDD(Joint Point Dependency Diagram)来表示 AspectJ 中的切入点。以一个具体示例说明:

* (..) : *
* :
ServletEngine
<?s>* : *
* : *
<?jp>search(* : int) :
DiseaseType
* : Disease
RepositoryDBMS
 ?jp
aspectj_pc
* :
ListServlet
<?s>* : *

为了可视化这个切入点,我们绘制一个由两部分组成的 JPDD(如图 10 所示)。一部分指定行为选择标准(右侧部分),另一部分指定结构约束(左侧部分),两部分通过标识符“?s”相互关联。

根据结构约束,“?s”指的是“ListServlet”的所有子元素。在行为部分,“?s”用于描绘从“ServletEngine”到其子元素之一的控制流。这个控制流必须持续进行,传递任意数量的消息,直到达到对“DiseaseRepositoryDBMS”上的“search”操作的调用(该操作接受任何整数值作为参数并返回“DiseaseType”)。这就是 AspectJ 切入点要检索的点,因此给它一个标识符“?jp”,并将其放置在 JPDD 的模板参数框中。

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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