TAO MPC program

本文介绍TAO平台及其自带的MPC编译工具。MWC和MPC可帮助生成工程文件和Makefile,简化项目构建过程。文章还讲解了如何利用预设的Baseproject文件来配置编译选项。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

TAO是一个开源的Corba平台。

MPC 是TAO自带的一个工具,它可以为不同的build tool产生工程文件。

 

1. 编译TAO

    参考TAO的文档:

   http://www.dre.vanderbilt.edu/~schmidt/DOC_ROOT/TAO/TAO-INSTALL.html

 

2. TAO编译成功后,我们就可以在$ACE_ROOT/bin下找到下面两个文件

    mpc.pl mwc.pl

    以及一些Base project file .mpb (at $ACE_ROOT/TAO/MPC).

 

3.  MWC/MPC 简介

   mwc.pl(Makefile Workspace Creator)可以为我们所以的Project产生一个workspace。

   例如我们有一个server.mpc文件,里面有两个project,当我们运行下面的命令后,它会生成下面的一些工程文件

   $ACE_ROOT/bin/mwc.pl  -type make  (注意这里一定要指定运行使用$ACE_ROOT/bin)

   Makefile. Makefile.Server

 

   mpc.pl(Makefile Projects Creator)可以为根据.mpc文件生成相应的Makefile.

   命令如下:

   $ACE_ROOT -type make

    这里只生成了Makefile.Server, 没有Makefile, so我们在build的时候要指定某一个Makefile

   如:make -f Makefile.Server

 

4. 问题

    MPC文件(.mpc)是工程文件,TAO有一个非常好用的地方,那就是它定义了一些Base project, 这些Base project 通常指定了使用了那一些库,包含那一些头文件之类的,这样我们在定义自己的工程文件的时候就可以继承这些Base Project,如下:

 

project(MessageServer):taoserver {

   exename = MessageServer
   includes += /usr/local/include/
   libpaths += /usr/local/lib/

   Source_Files {
      Messenger_i.cpp
      MessengerServer.cpp
   }
}

  这里我们的project(MessageServer)继承了taoserver, 这样我们在make的时候链接器就会链接一些库。参考下面的链接可以查看这些MPB文件与TAO库文件的对应关系:
http://www.dre.vanderbilt.edu/~schmidt/DOC_ROOT/TAO/docs/libraries.html

  MPB文件通常是在TAO安装的时候就有的,具体的位置是:$ACE_ROOT/TAO/MPC/config

 

5.   等待更新。。。。。。

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值