KNIME SDK 开发最佳实践教程

KNIME SDK 开发最佳实践教程

knime-sdk-setup KNIME Analytics Platform - SDK Setup knime-sdk-setup 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knime-sdk-setup

1、项目介绍

KNIME 是一个开源的数据科学平台,它允许用户通过其直观的图形用户界面来创建数据流应用程序。KNIME SDK 是一组工具和库,允许开发者构建、测试和打包自己的 KNIME 节点。这些节点可以增强 KNIME 平台的功能,使得用户能够自定义数据处理和分析的各个环节。

2、项目快速启动

要开始使用 KNIME SDK,首先需要确保你有一个适合的开发环境。以下是基于 Eclipse 的快速启动指南:

安装 KNIME SDK

  1. 下载并安装 Eclipse IDE(推荐使用 Eclipse Oxygen 或更高版本)。
  2. 打开 Eclipse,选择 Help > Install New Software...
  3. 在 "Work with" 字段中输入 "http://update.knime.org/sdk/4.3"(确保使用与 KNIME 版本对应的 SDK 更新站点)。
  4. 选择 " KNIME SDK" 和 " KNIME SDK Update Site" 选项,然后点击 "Next"。
  5. 接受许可协议并继续安装过程。
  6. 安装完成后,重启 Eclipse。

创建第一个 KNIME 节点

  1. 在 Eclipse 中,选择 File > New > Other...
  2. 选择 "KNIME" > "KNIME Node Creation Project" 并点击 "Next"。
  3. 输入项目名称,例如 "MyFirstNode",然后点击 "Finish"。
  4. 在项目生成后,展开 "src" 文件夹,找到 NodeFactory 类。
  5. 你可以在这里开始编写你的节点逻辑。

以下是一个简单的节点启动代码示例:

public class MyFirstNodeNodeFactory extends NodeFactory<MyFirstNodeModel> {

    @Override
    protected MyFirstNodeModel createNodeModel() {
        // 创建并返回节点模型
        return new MyFirstNodeModel();
    }

    @Override
    protected NodeView<MyFirstNodeModel> createNodeView(final NodeModel nodeModel) {
        // 创建并返回节点视图
        return new MyFirstNodeView((MyFirstNodeModel) nodeModel);
    }

    @Override
    protected void loadValidations() {
        // 加载节点验证逻辑
    }

    @Override
    protected void registerAdditionalNodeFactories(NodeFactoryRegistry2 nodeFactoryRegistry) {
        // 注册额外的节点工厂(如果有)
    }
}

3、应用案例和最佳实践

在开发 KNIME 节点时,以下是一些最佳实践:

  • 模块化设计:将节点分解成小的、可重用的组件,以便于维护和重用。
  • 错误处理:确保节点能够优雅地处理错误情况,并提供清晰的错误信息。
  • 单元测试:编写单元测试以确保节点的正确性,并方便后续的维护工作。
  • 用户界面:设计直观、易用的用户界面,减少用户的学习成本。

4、典型生态项目

KNIME 社区中有许多优秀的开源项目,以下是一些典型的生态项目:

  • KNIME Deeplearning4j:集成 Deeplearning4j 库,使 KNIME 用户能够轻松构建和训练深度学习模型。
  • KNIME Image Processing:提供一系列用于图像处理的节点,支持常见的图像操作和分析任务。
  • KNIME CSV Reader:一个用于读取 CSV 文件的节点,是数据预处理阶段常用的工具。

通过结合这些生态项目,可以极大地扩展 KNIME 的功能和应用范围。

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python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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