Rich Ajax Platform,第 2 部分:开发应用程序

本文探讨了RichAjaxPlatform (RAP) 在企业级应用程序开发中的应用,特别是如何利用其特性增强Web应用并实现与RichClientPlatform (RCP) 的无缝对接。文中详细介绍了RAP的架构、关键特性和高级功能,包括后台作业处理、UI定制等。
Rich Client Platform (RCP) 是一项用于构建企业应用程序的强大平台技术。在 Rich Ajax Platform (RAP) 的帮助下,它将变得更有趣,因为可以重用 Web 应用程序的现有代码库和开发技巧,如 “ 富客户端平台”系列的第 1 部分中所述。RAP 有一些值得注意的功能使 Web 开发更具吸引力。本文将超越 Hello World 示例,并说明一些关键概念以及如何使用 RAP 所提供的高级功能。

在开始研究新功能之前,我们希望大致介绍 RAP 的组织方法及其重要性。然后,我们将讨论一些有趣的主题,如后台作业、用户界面 (UI) 自定义,并且将介绍更加高级的主题,例如自定义小部件和主题。如果这些讨论超出了您所掌握的现有 RAP 知识,请返回到 第 1 部分 或查看 参考资料

 

RAP 的架构

要高效地开发基于 RAP 的应用程序,在某些情况下您需要知道它的工作原理。我们不希望介绍过多内部机制让您感到厌烦,但是必须说明一些基本概念来帮助您用 RAP 进行开发。下面的示意图通过对比 RCP 的方式介绍了 RAP 组织方式。

本文转自:IBM developerWorks 中国

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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