liunx 安装　StartUML

最新推荐文章于 2024-08-12 21:54:52 发布
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破解

https://blog.youkuaiyun.com/leo_li_3046/article/details/51848973

Linux下安装并破解StarUML
Leo_li_3046的博客
07-07 3471
下载官网地址: http://starumlreleases-7a0.kxcdn.com/v2.7.0/StarUML-v2.7.0-64-bit.deb 优快云: http://download.youkuaiyun.com/detail/leo_li_3046/9569552安装 sudo dpkg -i StarUML-v2.7.0-64-bit.deb破解 cd /opt/staruml
startuml如何画流程图_画流程图你还在用鼠标拖吗
weixin_35974411的博客
01-02 2165
本文微信公众号「AndroidTraveler」首发。背景我们知道，在开发前期，画流程图是必不可少的一环。有时候可能是为了后续维护； 有时候可能是为了同步需求； 有时候可能是为了......不管是什么原因，画流程图都可以认为是一项基本技能。当我们有这个需求时，那就需要有一个好用的工具来满足我们的需求了。ProcessOn以往我用的是一个在线画图平台 ProcessOn。但是存在如下几个点： 1. ...
startUML2破解版下载
12-11
startUML一款程序开发原型设计工具，可以设计用例图，类图等......
startuml linux x64
08-10
startuml linux x64, 无限期使用，UML 画图工具
StartUML3.x-Linux版本安装破解
baidu_40840693的博客
01-02 754
https://www.jianshu.com/p/c196520b60a3
Fedora26安装StartUML
MiniCTO
10-05 534
这两天在学习uml，我的操作系统fedora26，网上找了几个可以在linux上运行的uml软件都不是很好，最终将目标锁定在startuml，可以这startuml只有ubuntu版本，最终通过百度、谷歌找到了最简单、最靠谱的方案最终效果如下，解决方案如下，Script for installing StarUML on Fedora 这是一个shell项目，通过git克隆下来直接运行ins
startuml
Wei_delete的博客
08-12 988
最近下回了最新版的StarUML（6.1），使用老版本的破解方法发现虽然能够正常画图但无法导出图片了，毕竟这玩意儿看起来是基于Web的，就开了一下调试工具发现他在导出的时候获取了激活信息的Object，由于这个Object他是null，访问成员会导致错误，因此导致图片无法导出。我们找一个顺眼的目录，将其复制到对应的目录下，并打开cmd或powershell将工作目录切过去，执行asar e app.asar app。我们就得到了一个app文件夹，打开我们的惯用IDE，开始patch咯。
startuml动态模型工具_StarUML——UML软件建模器
weixin_39643189的博客
12-20 560
StarUML for MacUML是应用于MacOS平台的一款软件建模器，专用于uml建模操作的mac版图形可视化绘制工具，它不仅能够用于类图、用例图、序列图、活动图以及通信图等强大的绘制操作，还提供了一个可视化的用户界面，所有图表，文本和图标都非常清晰。功能UML 2兼容UML 2.x标准元模型和图表：类，对象，用例，组件，部署，复合结构，序列，通信，状态图，活动和配置文件图。附加图表支持创建...
Linux下StarUML工具
会飞的鱼@的博客
03-09 1668
Linux下UML工具破解 1、前期工具准备： 1）appimagetool-x86_64.AppImage （打包工具）https://github.com/AppImage/AppImageKit/releases/download/12/appimagetool-x86_64.AppImage 2）StarUML-3.2.2.AppImage（官网下载） http://staruml...
StartUML安装
06-11
**StartUML安装指南** StartUML是一款强大的开源UML建模工具，它支持创建多种UML图，如用例图、类图、序列图、状态图等，是软件开发人员进行需求分析和系统设计的重要辅助工具。在本文中，我们将详细介绍如何安装...
StartUML学习资料
01-13
1. **StartUML简介**：StartUML是由韩国Wareness公司开发的一款开源建模工具，支持Windows、Linux和macOS操作系统。它基于Java，因此具有跨平台的特性。StartUML提供了一种直观的图形用户界面，使得非程序员也能轻松...
startuml 最全的使用手册 不过是英文版的
04-16
StartUML 支持Windows、Linux和Mac OS操作系统。安装过程简单，只需按照提示进行即可。启动程序后，你会看到一个干净的界面，准备迎接你的建模之旅。 二、创建新项目 StartUML允许你快速创建新项目，选择“File” >...
linux下的uml建模工具
rockly89的博客
09-26 3170
1 umlet sudo apt-get install umlet 2 StartUML http://staruml.io/download
Linux常用工具包安装
m0_65267037的博客
03-31 5934
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
快速安装StartUML教程及步骤
标题中的“StartUML安装”指向了我们接下来将探讨的话题——如何在计算机系统上安装并配置StartUML程序。StartUML属于统一建模语言（Unified Modeling Language, UML）工具的一种，它允许用户通过各种不同的UML图表...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
最新发布
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
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