extjs4 mvc

本文深入探讨了使用ExtJS MVC架构的优势,包括组件重用、简化开发和维护,以及如何通过明确的层级划分(model、store、view、controller)优化代码组织。详细解释了各层的作用及实例应用。
[b]使用感受[/b]:
1.有利于组件重用,软件开发和维护;
2.学习成本很高,要新人接受需要一段时间,在开发中要按照一定规范;
3.建议不要随便使用这样分层;

[b]层级介绍[/b]:
1.model和store其实就是管数据的;
2.view层,专注于界面展示 - grid, tree, panel 都是view,纯界面,极少逻辑代码,逻辑代码都写到controller中,这样好管理;
3.controller,建议逻辑代码都写到这里,这样好管理;

[b]关于文件夹名称[/b]:
注意文件夹起名controller/model/store/view文件夹名称一定的,
这样每个相应的类名也可以根据这个来取,如:"demo.view.menu.MenuGrid"
demo是整个应用程序的命名空间,view就是view文件夹,menu.MenuGrid就是view文件夹下的menu文件夹的
MenuGrid.js文件;
这样程序就可以用动态加载功能了;

深入了解:http://www.showframework.com/2012/07/extjs-mvc-architecture/
07-26 125
【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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