Liferay 6.0的新功能--扩展和集成

本文深入探讨了Liferay 6.0的最新功能,包括通用资产框架、Alloy UI框架、Vaadin框架、基于规则引擎的个性化、脚本框架以及与外部系统的集成等,详细介绍了如何通过这些新特性提升门户网站的个性化、交互性和功能性。

Liferay 6.0的新功能--扩展和集成

 

1. 通用资产框架

通用资产框架允许开发者利用Liferay的工作流,社交标签,安全等功能特性,提供定制的内容资产服务。开发者甚至可以从一个插件添加新的资产。

2. Alloy UI框架

Alloy UI提供了常用的设计模式,使他们更容易用于界面开发,这样一来,开发人员可以花费更少的时间做设计,并有更多的时间去开发有用的插件与用户界面。这些视觉元素包含在常用的界面元素标签库中。Alloy UI还支持HTML5的许多规范,这使得界面开发人员可以自由地使用即将到来的W3C标准来开发门户网站。 

3. Vaadin框架

内置的Vaadin框架提供了服务器端的开发模式,用户利用它可以构建丰富的用户界面的portlet。目前该框架是唯一允许所有用户界面的用JAVA开发,而不包含任何HTML,JavaScript或XML代码的。 Vaadin提供了一套完整的用户界面组件,并可用谷歌Web工具包进行扩展。 

4. 基于规则引擎个性化

开发人员现在能够根据用户的统计信息使得目标信息更加明确。这使得portlet和插件能够呈现给用户更多的相关信息,这样就可以建设一个更加智能的门户网站。 

5. 脚本框架

脚本框架使得开发人员可以授权用户,让他们进行脚本编写和扩展构建的应用程序。 

6. Liferay的Portlet功能的重用

开发人员现在可以重用Liferay中的portlet,使他们能够建立更具综合性和强大的应用程序,下面只是一些开发人员能够使用的功能:

工作流程
自定义属性
举报
漂亮的差异显示
全局路径导航
还有:评论,评级,标签和类别,缓存... 

7. 与外部系统的集成

文档库提供了与Documentum(企业版)和CMIS的整合。此外,我们还加强了与SharePoint的集成,我们已经在博客和其他活动中实现了Atom发布协议,并计划实现更多的功能。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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