- 15 min Toolvorstellung als Vortrag/Präsentation mit Folien
- Vorstellung der Features
- Erklärung warum was wie umgesetzt wurde
- 10 min Livedemo der Graphengine
- zeigen, dass die umgesetzten Features auch funktionieren
Termine:
Tag Archives: Project: Mega Lo Mania
Hausaufgabe
- implementiert das Lernen und Generieren von Klassendiagrammen, wie in der Vorlesung 11 gezeigt
old:
- Implementiert die Ausführung der Regeln.
- Implementiert den Reachability Graph
- (optional )Implementiert Visualisierung für einen gegebenen Match
- (optional )Implementiert Visualisierung für einen gegebenen Reachability Graph
- Implementiert einen Test der die Regeln des Kanibalen Problems ausführt.
- Implementiert das Matching wie in der Vorlesung gezeigt
- Erweitert den Graphen um eine Map <labelValue, node list> die zu einem
Value wie “boat” alle Knoten des Graphen liefert, die ein Attribut “label”
mit Value “boat” haben. - Benutzt obige map zur Optimierung der Teilgraphensuche wie besprochen.
- Erstellt eine Serialisierung und Deserialisierung
- Implementiert eine Visualisierung für euren Graphen.
- Implementiert das Matching wie in der Vorlesung gezeigt
- Erweitert den Graphen um eine Map
Value wie “boat” alle Knoten des Graphen liefert, die ein Attribut “label”
mit Value “boat” haben. - Benutzt obige map zur Optimierung der Teilgraphensuche wie besprochen.
- Erstellt eine Serialisierung und Deserialisierung
- Benennt euere Projekte richtig.
- Implementiert das Matching wie in der Vorlesung gezeigt
- Erstellt eine Statistik mit der man das Matching von Kanten optimieren kann. Sprich einen Algorithmus der für eine gegebene Menge Graphen die statistische Häufigkeit aller Kantentypen zurück liefert.
- Erstellt eine Serialisierung
Meldet euch bitte an folgendem GForge Projekt an, um am Projekt “Mega Lo Mania” im SS 2011 teilzunehmen: GForge Projekt MLM
