JavaScript 的 MVC 框架 Gillie

Gillie:轻量级JS MVC框架
Gillie是一款仅4KB大小的轻量级JavaScript MVC框架,受Backbone、jQuery及Underscore启发而创建。它依赖于jQuery,并提供简便的方式来执行RESTful HTTP请求。本文将介绍其基本使用方法。

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Gillie 是一个微型的 JavaScript MVC 框架(体积4k),其灵感来自于 Backbone、jQuery 和 Underscore。使用非常简单,只依赖于 jQuery。提供很多有用的方法来执行 RESTful HTTP 请求。

示例代码:

01 var MainHandler = Gillie.Handler.extend({
02 
03     initialize: function() {
04         alert( 'Hello world!' );
05     }
06 
07});
08 
09// Instantiate handler
10 var mainHandler = new MainHandler();

DOM 事件:

01 var AppHandler = Gillie.Handler.extend({
02 
03         events: {
04             'click a''turnRed'
05         }
06 
07     ,   turnRed: function( e ) {
08             e.preventDefault();
09 
10             var target = e.currentTarget;
11             $( target ).css( 'color''red' );
12 
13         }
14});
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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