万里长城第一里——实习之后台开发

2014年6月16日,实习开始,下午由秘书领现在部门。认识了主管俊哥,师父雷哥,同期实习的张,以及其他前辈。

俊哥和我们谈过部门的工作内容和分类,我们也说了自己在实习期间的目标,快速融入团队,学习相关知识,提升工作技能。
雷哥和我谈了开始C#语言和面向对象的感悟,安排了实习计划:开始的两周学习语言,第三周熟悉开发平台,接下来学习空间,控件的设计。

接下来的一个月时间,按照安排进行。第一周看书《C#4.0图解教程》学习C#。第二周学习读写xml文件,参考书《深入理解C#中的XML》及在W3School网站上学习C#,XML的几种模型。第二周桌面云申请到,可以一边看书,一边练习。编写窗体应用程序,使用DOM模型和Xpath模型,进行读取、改写、增删。


第三周,雷哥布置一个窗体应用程序:使用datagridview控件表示xml文件中的数据,能够增加删除修改,要求在本周四完成。首先熟悉datagridview控件的基本属性和方法,完成文件读取和数据显示。对于窗体间的数据传递问题木有解决,导致增加功能花费几个小时的时间。晚上回到学习继续查询和测试,解决窗体间数据传递问题。接下来将dialog.showdialog()写成dialog.show(),导致子窗体可以显示但不能传递数据,最后在单步调试中找到问题的原因。了解此两种方法的区别:窗体模式与非窗体模式。   通过这次碰壁,程序通过单步调试容易发现出现问题的原因。
当这个窗体应用程序完成后,雷哥查看程序运行结果,显示、增加、删除、修改完成,查询功能做的不足,使用Xpath表达式完成。雷哥说:产品面向用户,如果用户不知道xpath表达式,查询怎么完成?
总体来说完成功能,但查询做的粗糙,软件面向用户,要满足用户的需求。开发软件,面向用户,站在用户的角度使用软件!

第四周,周三雷哥布置一个web界面读取、增加、修改、删除xml文件中的数据得任务。从TortoiseSVN下载项目文件,整个源码下载将近90分钟,速度大概是1M/s,可见整个项目的源码内容之多。周四开会整整一天。晚上和雷哥沟通终于理解清楚任务的目的。雷哥说到他当年学习这些基础走的路子,问的方法等等,当年他是看过多少书,问过多少人,写过多少代码。
周五的上午查询文件路径,这个问题没法解决,没法读出xml文件,网络上问题的查询关键字有偏差,得到的解答也是五花八门。
下午请教同组的康哥,解决了这个问题。webconfig中设置和服务器路径的获取,读出了xml中的数据,下班之前完成增加功能。

第五周,所用ASP控件以text方式显示,无法嵌入按钮等功能,和前台组同事讨论,使用前台数据增删使用javascript实现,给后台信号,完成数据的删除修改。在网上查询其他控件gridview,结果不满足给定的CSS样式。问题澄清:页面触发一个删除或修改动作后,后台ASP得到信号,对xml文件进行相应操作,再次读取xml文件,显示操作结果。

最后雷哥出面,使用linkbutton,返回后台一个postback事件,后台获取控件ID和参数。给出了方法,写出了相应程序,但是事件无法捕获到,还是请教雷哥,发现是postback的格式写错。网络上的样本,和现在的格式有一定的区别。雷哥看到代码说的代码重复利用率基本没有,只有两个函数,除了代码长,没有其他特点。

方法格式问题是压倒骆驼的最后一根稻草,接下来的问题,我自己应该能全部搞定了。
事实上,以后的页面重复提交问题,数据缺省兼容问题,修改后位置不变等问题已近独自解决。改变代码结构,一个动作完成一个功能。如果功能可以细分,重复利用率进一步提高,但也要权衡,避免矫枉过正。

这次的任务是大量查询资料,相关不相关,看ASP内容,看W3School上的asp webform,mvc等内容,请教前辈,问题清楚具体,才能定位准确,完成具体任务。

总结来说,后台开发的时间过的飞快,学习,开发,编码,查询资料等等,接手一个任务,首先清楚任务的目的,完成什么样功能,什么要求,站在用户角度。接下来是定方案,自上而下,流程,从主干道细节。最后是各个功能的实现,从简单到复杂,完成基本功能,高级功能是在完善基本功能。
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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