SharePoint 2009的一些特征

本文汇总了关于Sharepoint2009的预测及已确认特性,包括仅支持64位安装、集成Silverlight2.0、改进列表功能、Groove数据同步增强等,并探讨了可能的XHTML合规输出、FAST搜索集成以及对ODF和PDF文件的支持。

在我的这篇文章中:关于Sharepoint 2009的一些消息有一些关于Sharepoint 2009的消息。今天又在网上看到一篇关于Sharepoint 2009的文章。http://edinkapic.blogspot.com/2008/10/sharepoint-v14-2009-feature-list.html

下表为关于Sharepoint 2009的一些预测和一些已经确定的消息:

FeatureSummaryProbabilitySource(s)
64-bit onlyThe SharePoint v14 / 2009 will be shipped only as x64 installationCONFIRMEDTechNet
SilverlightSilverlight 2.0 webparts or UI will be present.MOST PROBABLYSpeculation
Super-ListsSQL tables-like behaviour for SharePoint listsPROBABLYBill Gates
Groove IntegrationIf the user has Groove client installed, more options will be displayed for data synchronization, in more seamless way.PROBABLYRay Ozzie
Master Data ManagementMaster data source for keeping only one version of the truth. This data can be surfaced as SQL Server views or SharePoint data. In essence, a rebranded and somewhat expanded version of Stratature product +EDM, now known as Codename “Bulldog”.MOST PROBABLY

Wikipedia
Microsoft MDM

XHTML-compliant outputSharePoint UI will produce clean XHTML-compliant output.PROBABLYSpeculation
FAST search integrationFAST-based enterprise search as a Search replacement. Webparts that show FAST search results.MAYBECMS Watch
ODF and PDF supportCustom filters won’t be necessary to index and extract metadata from ODF and PDF files.PROBABLYMicrosoft
CMIS supportContent Management Interoperability Services will allow SharePoint to communicate with other ECMs via web services.MOST PROBABLYMicrosoft
Claims-based Authentication mechanismDecouples the authentication mechanism from its implementation. It will enable SharePoint to use any interoperable authentication mechanism to authenticate the users.MAYBENetwork World

从这两文章可以看出仅支持64位和Silverlight应该是可以确定的了,SQL tables的list应该可能性也比较大,但是这篇文章没有说到对ajax的支持部分。不知道这部分会怎么样。关心的朋友可以参考下。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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