Qomo OpenProject beta1 发布!

Qomo项目发布了beta1版本,本次更新未包含UI和DB组件代码,但提供了全新的兼容框架和支持面向切面编程(AOP)的框架。此外,还引入了改进的多投事件对象MuEvent()和更强大的浏览器兼容层。

Qomo离上一次发布FT4已经过去整整一个月了。这一段时间中,因为我个人的缘故,未能组织好Qomo的团队,导致UI组和DB组未能正常展开工作。因此截止beta 1发布,以上两个组仍未能释出代码。

一个最重要的原因,是因为Qomo目前没有一个好的UI和DB框架。以前在WEUI中使用过的UI和DB Components代码并不适用于新的架构和设计,因此只能供参考。

此外,兼容组的Zhe设计了新的兼容框架,基本上已经完成了代码。但测试工作还未结束,因此暂时只作为Qomo项目团队内部的一个测试版本,仍未能放在目前的beta 1中。

1、关于UI与DB组件包
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本次,公开发布的beta 1仍不会附带UI和DB代码。但是我稍后会在这个blog中发布一个Qomo.Components的包,这个包中将会有目前全部UI、DB相关的代码。这些代码的注释是全中文的。

这个包中的代码,事实上是原WEUI项目中的代码(甚至我连注释都没有改掉)。由于Qomo与WEUI有相同的语法与实现架构,因此只用了极少量的修改,这些代码就可以运行在Qomo上了。在今后,这些代码(中的部分或者全部)将不会随Qomo继续发布,它可以作为Qomo爱好者研究借鉴,但我不建议你使用在项目中。——因为Qomo将会另行提供一套。

2、本次发布中的主要修正
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在FT4的基础之上,本次发布代码中有大量的修正代码。最主要的两项修改是:
- 重新定义了Qomo的兼容性目标。Qomo今后将在底层提供一个IE、Mozilla等浏览器(及不同的JS版本)的公共特性的超集,而不是象以前所说的“以IE6为基准”。这意味着Qomo将有一个更强大的兼容层。因此,一些原本在JSEnhance.js中的代码被移到了兼容层框架中,例如出现了“Compat\common_js16.js”这个单元。

- 修改了多投事件对象MuEvent()的代码,彻底解决了原来的“快就不强壮,强壮就不快”的矛盾。

此外,在Object.js、System.js等内核代码中,为一些新特性的实现也加入了代码。但基本上没有调整代码框架,因此不单独叙述了。

3、本次发布中的主要添加的内容
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这次beta 1的发布,在Qomo中添加了完整的“接口(Interface)”机制,以及非常完整的“面向切面编程(AOP)”框架。并完成了相关技术文档。

beta 1也完成了一个“组件继承框图”的自动生成程序。这样你要以很容易地看到系统内部的框架结构。我也将在随后再撰文来讲述Qomo底层框架的实现。

beta 1终于开始在Debug\目录下加入代码。今次提供的是一个Profilers.js单元,这个单元用于收集系统运行中的效率数据。它采用原生的javascript代码实现,因此可以脱离Qomo运行。——除了在toData()输出时,他需要一个uneval()函数,这在兼容层代码Compat\common_ie6.js中。

profiles.js本意是试图用AOP框架来实现的,但是这样的话在Aspect.js单元之前的其它单元的载入性能就无法检测了。因此Qomo提供了一个RepImport.js单元,使用$import()提供的一些特性来收集system.js中载入的代码效率。在system.js载入之后,该单元提供的特性将会被关闭(ResetImport),此后的用户代码,可以通过AOP建立自己的分析系统。一个这样的示例被放在Debug\TestCase\T_profiler.html中。——它也正好演示了AOP与非AOP实现profiler时存在的不同。

4、主要添加文件的列表
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组件包:
\Components\*.*
\Framework\Components.js
\Framework\Classes.js

内核上的修正和新特性:
\Framework\RTL\Interface.js
\Framework\RTL\Aspect.js
\Framework\Compat\common_js16.js
\Framework\Debug\Debug.js
\Framework\Debug\Profilers.js
\Framework\Debug\RepImport.js
\Framework\Debug\TestCase\*

文档和测试:
\Framework\DOCUMENTs\Qomolangma实现篇(七).txt
\Framework\DOCUMENTs\Qomolangma实现篇(八).txt
\Framework\DOCUMENTs\TestCase\AdvObjectDemo3.html
\Framework\DOCUMENTs\TestCase\AdvObjectDemo4.html
\Framework\DOCUMENTs\TestCase\AdvObjectDemo5.html
\Framework\DOCUMENTs\TestCase\BaseObjectDemo4.html
\Framework\DOCUMENTs\TestCase\T_InterfaceAggregate.html
\Framework\DOCUMENTs\TestCase\T_InterfaceQuery.html


下载:Qomo OpenProject beta 1
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http://www.01cn.net/users/aimingoo/files/Qomo.V1(b1).zip

文档:
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Qomolangma实现篇(七):Qomo的接口机制
Qomolangma实现篇(八):Qomo中的AOP框架
Qomo OpenProject beta1 精彩图集~

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器学习集成计算流程展开研究,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器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编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 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转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,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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