Web Application 開 發 利 器 - WebSnap(附录A) (转)

本文介绍WebSnap应用开发过程中的调试技巧,包括如何使用WebAppDebugger查看客户端与服务器间的数据交互,以及如何修改TAdapterPageProducer生成的脚本。此外,还提供了一些示例程序供读者实践。
Web Application 開 發 利 器 - WebSnap(附录A) (转)[@more@]

web Application 開 發 利 器 - WebSnap!

附錄A、 一些小技巧

 這一節是一些小技巧的討論,當我們在開發WebSnap 程式時如果碰上了程式工作不正常,而你又無法由原始碼中看出端倪,這時我們可以使用WebAppDebuger 中的Log 資訊來查看Client 與 Server 之間傳遞的資料,這在許多情況下相當有用:

 Q23.jpg

 在你要查看的那一列雙按滑鼠就可以開出下列的視窗。 

Q24.jpg

 你可以發現這些資料就是Client 與 Server 來往的資料,對我們除錯相當有用。之前我們曾經談過,當我們需要對TAdapterPageProducer 產生出的 Script 做修改時,我們必須先把script 移到 TPageProducer 中,首先我們要放入一個TPageProducer 元件,你可以在Inte.NET 那一頁找到她,接著我們將PageModule 中的Producer 設定值設為你放入的那一個PageProducer,現在我們就可以把Script 那頁的所有程式碼copy 到.html 那一頁: 

Q25.jpg

 

Q26.jpg

 

接著我們還得設定TPageProducer 的ScriptEngine 特性值為jscript,完成後你只要做你想要的修改就可以了,只是你必須要記得,如果你日後還想使用TAdapterPageProducer 來設計你的網頁的話,那你最好使用註解來標示你所修改的部份,因為在你重新使用TAdapterPageProducer 之前你必須要將.html 中的script 清除掉,還原回原來的樣子,否則TAdapterPageProducer 就會出錯,的確! 這看起來蠻沒效率的,不過我們可以利用撰寫元件來減少這種機會,撰寫元件還有可移植的好處,如果日後Kylix 使用Borland 自己開發的Script 或是使用非JScript 的Script 語言時,我們只需要修改我們的元件支援該Script語言就可以了,不需要改變我們的原始碼,相關的技術我會在Inside WebSnap 一文中與你討論。

 

關於後面的計劃 

  Inside WebSnap 目前進度在我的控制中緩緩行進,應該可以在10 月中完成,另外還有兩篇: dbExpress 及webservice II,這兩篇較無時程,可能會寫,也可能不會寫,視我心情與工作量而定。我將本文中的範例程式寫在一個專案中,你可以依照閱讀的進度開啟對照。請記住,因為時間的關係,我沒有做好錯誤控管,這些在實務中是很重要的。另外在範例程式中有兩個Project,一個是WebAppDebuger,另一個是ISapi,我在兩種上面都做了測試,只是在ISAPI 上有時會發生BDE 初始化錯誤,這也是我不建議你使用BDE 的原因之一,但我又沒有其它的資料庫檔案可用,總不能要你裝個Access 或是 Interbase 還是MSsql 吧,所以可別誤解我鼓勵你用BDE 哦 (至少在WebSnap 上不鼓勵)。

 範例程式在那?

Data.zip (資料檔,請解至 BDE 中的 BCDEMos Alias 對應目錄下)

Exam_1.zip (範例檔,前半部的範例)

Demo2.zip (更新版新增的範例)

Exam_1 

計算機

Grid,Edit 是第一個資料庫程式的範例

Login 登入系統,使用者管理的範例

MasterDetailEdit,EditDetail,NewDetail Master-Detail 資料庫範例

ImageDB,EditImageDB 圖形處理的範例

MyAdapter 自訂型Adapter 範例

MyPageAdapter 簡單型檔案總管

WebService  結合BizSnap 的範例

DemoLocateService 展示LocateFileService 的範例

MySessionPagedAdapter 結合Session 的檔案總管範例

 

OrpWebSnap.zip (OrpDemoAdapter Package,TOrpEditablePagedAdapter)

請先安裝這個package,這樣才能編譯範例。


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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机学习集成计算流程展研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机学习应用于实际制造系统的者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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