【Verification of Model Transformations A Survey of the State-of-the-Art 模型转换的验证 对现状的调查】的更多相关文章

Verification of Model Transformations A Survey of the State-of-the-Art 模型转换的验证 对现状的调查

模型驱动工程范式认为软件开发生命周期由工件(需求规范.分析和设计文档.测试套件.源代码)支持,这些工件是表示要构建的系统不同视图的模型.存在一个由模型转换驱动的(半)自动构造过程,从系统的抽象模型开始转换直到生成一个可执行的模型. 本文关注模型转换,尤其是它们的验证,要验证的最低要求是转换以及源模型和目标模型都是很好地形成的.通过一个案例研究来举例说明那些可以是在模型转换中可以验证方面以及如何验证它们.最后,我们得出结论,需要一个集成的环境来处理模型转换的异构验证. 我们首先在第2节中详细介绍了…

2-1. Creating a Simple Model 使用图形界面设计器创建一个简单的模型

一.创建新项目 二.添加模型文件 三.添加完后,在设计面板空白处右击,创建一个实体 实体集(B) 这里的名称会是对应的数据库表名称!!! ,开始不知道这是什么,生成后才知道表名是这个,以后注意点就行. 四.添加实体标量属性(Scalar Property) 你现在已经完成一个简单的概念性的模型.从模型生成数据库,还需要做点事. 五.你现在已经完成一个简单的概念性的模型.从模型生成数据库,还需要做点事. 1.右击设计界面空白处,选择属性,修改数据库框架名称为Chapter2,修改实体容器名为Rec…

（转）Understanding, generalisation, and transfer learning in deep neural networks

Understanding, generalisation, and transfer learning in deep neural networks FEBRUARY 27, 2017   This is the first in a series of posts looking at the ‘top 100 awesome deep learning papers.’ Deviating from the normal one-paper-per-day format, I’ll ta…

awesome-RecSys

https://github.com/jihoo-kim/awesome-RecSys?fbclid=IwAR1m6OebmqO9mfLV1ta4OTihQc9Phw8WNS4zdr5IeT1X1OLWQvLk0Wz45f4 awesome-RecSys A curated list of awesome Recommender System - designed by Jihoo Kim Table of Contents Books Conferences Researchers Paper…

atitit。自定义uml MOF EMF体系eclipse emf 教程o7t

atitit.自定义uml MOF EMF体系eclipse emf  教程o7t 1. 元对象机制(MOF,Meta-Object Facility)and  结构 1 2. 元模型图.模型图.对象图uml自定义建模语言 2 3. 3层结构and 结构中的框架连接 3 4. GEF和EMF 4 5. 建立emf项目--建立一个empty   emf proj 4 6. 建立一个ecore模型 4 7. EMF,Ecore 6 8. 建立genmodel的  jet 生成配置文件 7 9. Ec…

atitit。自己定义uml MOF EMF体系eclipse emf 教程o7t

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Deep Learning for Information Retrieval

最近关注了一些Deep Learning在Information Retrieval领域的应用,得益于Deep Model在对文本的表达上展现的优势(比如RNN和CNN),我相信在IR的领域引入Deep Model也会取得很好的效果. IR的范围可能会很广,比如传统的Search Engine(query retrieves documents),Recommendation System(user retrieves items)或者Retrieval based Question Answe…

Atitit.uml2 api 的编程代码实现设计uml开发 使用eclipse jar java 版本

Atitit.uml2 api 的编程代码实现设计uml开发 使用eclipse jar java 版本 1. clipse提供了UML的底层Java包, 1 2. MDTUML2Getting Started with UML21 3. 要使用的jar2 4. 矢量绘图系统 java2 5. JpGraph 3.0.72 6. Code4 7. Ref8 1. clipse提供了UML的底层Java包, 就是说用纯代码可以构建一个UML模型,当构建完之后需要保存到磁盘上以备以后使用,该UML模…

BERT的通俗理解 预训练模型 微调

1.预训练模型      BERT是一个预训练的模型,那么什么是预训练呢?举例子进行简单的介绍      假设已有A训练集,先用A对网络进行预训练,在A任务上学会网络参数,然后保存以备后用,当来一个新的任务B,采取相同的网络结构,网络参数初始化的时候可以加载A学习好的参数,其他的高层参数随机初始化,之后用B任务的训练数据来训练网络,当加载的参数保持不变时,称为"frozen",当加载的参数随着B任务的训练进行不断的改变,称为“fine-tuning”,即更好地把参数进行调整使得更适合当…

一文彻底搞懂BERT

一.什么是BERT? 没错下图中的小黄人就是文本的主角Bert ,而红色的小红人你应该也听过,他就是ELMo.2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型,它的发布势必会带来一个 NLP 的新时代.BERT 是一个算法模型,它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录.在 BERT 的论文发布不久后,Google 的研发团队还开放了该模型的代码,并提供了一些在大量数据集上预训练好的算法模型下载方式.Goole 开源这个模型,并提供预训练好的模型,这使得所有人都可以通过它来构建一个涉…