[软工]近距离接触RUP plug-in

本文介绍了2006年推出的RUP4SOA插件,该插件为面向服务架构(SOA)提供了Rational统一过程(RUP)的支持。文章提到了使用RWB创建并部署插件的方法,并展示了部署后的效果。
2006年06月08日 17:16:00

Derek 在给我们讲SOA的时候,告诉我们,Rational 有一个新的RUP Plug_In,叫做RUP4SOA。我是一个看好SOA并且喜欢RUP的人,这样的有创意的东东,当然不会逃出我的手掌心。

PRJ270的Module5,是关于RUP Tailoring的,里面提到了好多关于Plug-In制作和部署的知识和相关工具,要想弄明白,需要动收做一下试验。当然,当一个Plug-In通过RWB 制作出来后,只需要用到Rup builder进行部署。

先给大家看一个RUP4SOA部署好后的样子,更多的配置步骤和SOA心得,稍后推出。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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