一次和jsf的接触

同事看了richfaces,觉得很漂亮,决定来一次学习研究.要搞jsf,当然要收集资料啦.开动,加上两年前接触过一会jsf,一下子就收集了下面如此之多的链接:

jsf

richfaces ajax4jsf RichFaces Developer Guide seam MyFaces - JSF Training Course Materials

stand1.1doc

jsf1.1tag JavaServer Faces 1_1_01API RenderKit1.1

stand1.2Doc

jsf-ri-1.2tld JavaServer Faces API 1.2MR1 Standard HTML RenderKit

The J2EE(TM) 1.4 Tutorial javaserverfaces: JavaServer Faces Community

question

SF: DataTable and CommandLink

china-resource

jsf opendoc AgileJava - Discuz! Archiver1.开始啦:发现 JSF Training Course Materials的资料不错.一个个下载下来学习.基本第二个section就把jsf的特性展示出来了.
2.自己做个crud怎样呢?好吧,动手:
  首先需求:
      商店,买菜的商店
      1.商品列表,翻页
      2.编辑商品
3.咕咚咕咚的就把商品列表做出来了,

期间遇到一些不适应症状:
   翻页:以前的操作是客户端指定了页码,然后传给服务器;现在变成用一个隐藏变量放置当前页码,然后Page提供了first,next,prev,last四个方法,作为command action被调用,而Page()回调注入的PageAble接口来填充数据.
   一个最郁闷的问题是:h:datatable里面包括CommandLink的时候,CommandLink会失效.发现要使用SessionBean才能正常,或者这个调用方法总是返回相同的数据.就像 The J2EE(TM) 1.4 Tutorial   的bookstore跟seam的booking例子那样(做例子也不模拟得实际点,搞得我花了半天才找到问题).

咕咚咕咚的又跑去下了 The J2EE(TM) 1.4 Tutorial的教程的boostore来看,意犹未尽之下,又去下载 seam的booking例子来看.运行之后,发现好神气.譬如seam在一个表格的一行用 <s:link action="#{hotelBooking.selectHotel(hot)}" value="View Hotel" id="viewHotel">,
@Begin
   public void selectHotel(Hotel selectedHotel)
   {
      hotel = em.merge(selectedHotel);
   }
 调试状态下看看,神气啊, selectedHotel居然就是用来显示那一行的hotel对象.一模一样.发现原来是state to session在起作用,.
但是想想觉得这个开销不小.要把列表的数据都丢session里.当然咯,环境允许的话这样用来肯定爽.

4.</s:link>用<s:link action="#{hotelBooking.selectHotel(hot)}" value="View Hotel" id="viewHotel">tomcat,sun提供的参考实现需要指定
  <listener>
        <listener-class>com.sun.faces.config.ConfigureListener</listener-class>
   </listener>
5.参考实现跟myfaces使用request bean的运行结果有些不同.貌似myfaces支持save state to client,这样有些特性默认就有了.

最后得到的结论如果不用session bean,真不知道怎么用好jsf.这个问题如果能很好解决,感觉挺好的.?
   
      

</s:link>
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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