Web技术,各安其位

学Web也有几个年头了,零零散散的做了几个。但深知还没有品评论足的资格,于是抱着和大家讨论的心态,谈谈对Web技术的一些看法。

 

Web技术是一个很宽泛的概念,涉及(X)HTML、CSS、Javascript、XML、ASP.NET、PHP、JSP和Web Service等众多技术。没有系统的学习,很难掌握Web技术。万维网是开放的,几乎每一个人都可以通过万维网来向世界传递自己的声音。在博客技术盛行之前,很多个人都希望架设自己的主页。直到现在,拥有可以完全自定义的个人网站依旧是很多人的梦想。或许是这种开放性超出了限度,而很多人认为可以轻松的使用FrontPage、Dreamweaver这类“所见即所得”软件构建自己的站点,再加上“腥风血雨”的“浏览器大战”,这个Web世界够乱的了。Web的先行者们已经为平息这种混乱努力了很多年,Web世界似乎也看到了和平的曙光。我冒昧的将前人的成果总结为一句话:Web技术,各安其位。

 

HTML + CSS -- 你是结构,我是表现

 

“<table>仅仅就是表格”。大概很多讲Web标准的文章上,都会有类似的描述。这又要说说历史了,很多人曾经把table当作一种布局的方式,把网页中的各种元素像搭积木一样堆砌在table的格子中。惭愧的是,我八年前做第一个网页的时候,也是使用table布局,而且让我更为苦恼的是,我根本不能将表格单元进行合理的对齐。多少年之后,CSS大展其才,div+css成了网页布局的代名词。可是遗憾的是,div被过度的使用了。曾听说过有人用div做一个表格,这真是太搞笑了。

 

html和css的争执,几乎就是table和div的比拼。其实这应该不是一个很复杂的问题:table是表格,是用来显示数据的;div是块,是为了实现元素隔离的。避免div滥用的方法就是,使用最精准的html语义元素,在已有的html元素块不能满足css布局需要时,才使用div。

 

用最精准的语义元素结构化网页,向CSS提供最合乎语义的接口,以实现最简洁的CSS代码。

 

JavaScript -- 我只是客户端脚本

 

在这个Ajax泛滥的时代,JavaScript很显然被神化了。各种JavaScript库也抢占web设计的前沿阵地,我承认,JavaScript库的确让我们轻松的跨平台,无障碍的成为一个制造出绚丽动态效果的设计师。但在web世界,方便总是和滥用并行,大量的无用JavaScript脚本充斥着Web页面。页面中JavaScript的每一次运行,都是对浏览器的严酷考验。用户不但要忍受JavaScript解析器的频繁升级,还要提防浏览网页时冷不丁蹦出的意外惊喜。用户试图关掉JavaScript,可是又害怕错过那些使用JavaScript显示的重要内容。我们的用户真的很无奈了。

 

我们不能再寄希望于JavaScript的正常工作了,或许某一天我们的用户会抱怨“没有开启JavaScript的浏览器怎么什么也看不到啦”。我想,在静态网页能够正常显示全部信息的基础上,使用JavaScript来展示Web世界的绚丽多彩,这才是JavaScript的生存之道。

 

JSP -- 其实我也只是表现

 

查看众多jsp源文件,java代码堂而皇之的披着<% %>的外壳肆意抢夺html的版面。我很难理解为什么要让jsp承受这么大的负担,我们绝对应该给JSP减负。在我看来,jsp更应该是一个表现接口,只负责把用户传递给Servlet,然后再传递给前台页面。我强烈赞同“最大化静态”的思想,即一个页面应该使用最大化数量的静态元素,使用最小化数量的动态元素。

 

我这里只提到JSP页面,因为JSP相比其它动态网页语言,在代码分离上做的更好。JSTL很好的把逻辑实现尽量多的放在服务器上,而在JSP页面上展现出与html一致的xml标签式风格。而Tag库,不但让JSP有机会接触更灵活的事务逻辑,而且不损坏JSP的有序页面。JSP的这些种种特性,都试图将JSP完全实现为一种动态表现的、能与后台复杂事务逻辑通信的动态网页语言。这大概也是我从ASP.NET辗转反侧迁移到JSP的原因吧。

 

EJB、Servlet -- 其实我们可以更加逻辑

 

大概是大家给了JSP太多的期待,Servlet并没有显示出来其更为强大的威力。如果把逻辑代码全部分离到Servlet中,既可以预编译java代码,提升逻辑处理的性能,又可以统一管理运算逻辑。

 

这里并没有什么好说的,我们只是忽略了它们的价值。

 

Web技术 -- 我们并不是简单的拼凑

 

上面几乎单独讲述了所有的Web技术,这也就是本文所要强烈提议的“Web技术,各安其位”。但是这种各安其位,并不是要割裂各种Web技术之间的关系。我们要把握各种Web技术的核心作用,扬长避短,让各种Web技术发挥出自身最擅长的功能,实现信息、美感、体验、性能等方面的平衡。

 

举个简单的例子吧,任务是实现表格中的“斑马线效果”。“斑马线效果”是为了使用户更容易的阅读多行多列表格数据,在满足信息显示的前提下,实现这种效果是很有必要的。首先用标准语义的table元素定义thead、tbody、tr等子元素,thead和tbody分离使得“斑马线效果”更容易定义适用范围。接下来根据整个页面的JavaScript用量选择JavaScript DOM方法或JavaScript库方法,来实现tbody中tr的隔行选择。实现隔行选择后,再用CSS定义“斑马效果”。呵呵,我们漏了一个问题,那就是table的数据从何而来。这个时候,JSP可以很好的将Servlet上疯狂运算得出的数据,有规则的传递给table的tr和td了。

 

就只举上面这个简单的例子吧,我想它已经能够说明“各安其位”的意思了。各种Web技术做好自己的事情,才能将自己控制部分的最好状态供其他技术使用,层层把关,处处优秀,这就是我们这些做Web的,所期待的事情吧,完美的平衡。

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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