Red Hat's Ceylon,又一个Java杀手?

原文地址:http://www.infoworld.com/t/development-environments/red-hats-ceylon-java-killer-not-likely-234?source=IFWNLE_jw_2011-04-19

 

      红帽(Red Hat)的工程师们正为一种名为Ceylon(锡兰)的新语言而努力工作,该语言意图消除目前Java存在的问题但仍然运行在Java虚拟机上。有第三方宣称该语言为新一代Java杀手,但实际上,Java语言及其平台当下仍是企业计算的主流选择,运行在JVM之上的语言列表仍在不断增长,Ceylon更像是其中的一员。对开发者而言,在JVM平台上Ceylon需要面对诸如JRuby,Scala,JPython等的竞争。而在动态语言的激烈竞争之下,Java也继续保持自己的地位。

 

     在Gavin King(红帽旗下JBoss牛人,Hibernate和Seam的创始人)的工作下,Ceylon试图纠正意想中Java的失败而延续并扩展Java的成功之处,在找到的在线演示(http://devstonez.wordpress.com/2011/04/13/introducing-the-ceylon-project-gavin-king-presentation-at-qcon-beijing-2011/)中,King描述了他的新语言的目标:运行在JVM之上,静态类型,自动内存管理,内置模块化——前三点跟Java一样,模块化则不是Java原生有的,或者你会联想到OSGi。 并且它也将容易学习。

 

    Ceylon会避免Java的各种失败之处,比如“与XML密不可分”——Gavin King说这个伤害到了开发者(意为XML的配置过多?但那似乎是各种Java框架的问题)——以及缺少一个好办法去设计UI。 语言级别的模块化以及元数据编程的问题也被提及。Java SE的缺陷也是个问题,King提到说该SDK缺少模块化,过于臃肿,并使基本的任务都难以去实现。

 

     在他的介绍中,King也表达了他对Java的支持,提到它的好处比如专注于解决企业计算问题,承诺平台独立和可移植性。根据一篇博客(http://in.relation.to/Bloggers/Ceylon)的内容,King否认了树立某种Java杀手之类的说法:“首先,我从未声称这是一个Java杀手或者Java语言的下一代。那不是我的原话。Ceylon不是Java,它是一个深受Java影响,由那些不愿道歉(这个我没理解呢,啥意思?)的Java粉丝所设计的新语言。Java不会很快消逝,所以Java杀手也不存在。”

 

   他是对的,Java仍然占据着企业计算的主流地位。虽然无论开发者们渴望学习另一种新的语言(一个Ceylon编译器将于本年稍后推出),但这个池塘中仍有足够的空间(不解?)。让我们拭目以待,看看这个项目能给我没带来些什么!

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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