EL helper 介绍



     微软企业库-Enterprise Library,简称EL。主要应用于程序的复用领域,提供基础的程序集。EL为开发人员提供程序开发中某些环节普遍使用的可重用模块。程序开发人员可以利用它们来实现满足软件工程要求的项目,提供严格易用、一致可扩展、集成的松耦合、可测试、可维护的软件。这九个模块可独立、可组合使用。Try!

 

EL的九个程序开发功能组件集,包括:

缓存;

加密

数据访问;

错误处理

登录;

策略注入;

安全

校验

依赖注入与拦截。

 

 

Application Cross-Cutting Conserns:

Caching – provides local caching through in-memory or database storage Cryptography – provides support for encryption with multiple providers Data Access – provides support for the most used ADO.NET features like stored procedures, inline SQL statements, managing connections, caching parameters Exception Handling – offers a number of handlers to deal with most common exceptions: wrap, replace, logging, fault contract (WCF) Logging – helps with log message formatting and provides a variety of destinations: event, email, database, message queue, text file, WMI, custom Policy Injection – helps altering the behavior of objects based on cross-cutting concerns. It is built on Unity, a DI container. Security – helps developers deal with authorization and authentication issues Validation – provides support for validating input coming from other users or systems Unity Dependency Injection and Interception – it is a dependency injection container which was initially released independently (1.0) but it was enhanced and it is now included in this library

 

图示:



 

 

安装图示:

配置图示: 

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

对于EL,可根据以下情况具体使用:

  • EL为开发企业级特征的程序,提供了普遍场景所用到的功能
  • 作为自定制库的基础
  • 程序块彼此独立
  • EL的其它支持,包括文档、源代码、二件制文件、单元测试.

 

 

 

使用图示:

 
 

小记:

EnterpriseLibrary是可管理的开发环境的基础。它将程序开发时普遍用到的一些经常性处理,抽象共性,且单独集结成题(如错误及异常处理等),最后以模块的形式呈现给使用者,故普遍高于一般编程约一个层级,相互可组合。我们可采取“对我有用”的灵活策略。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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