假如我确实喜欢HTML、CSS和JavaScript又将如何?

本文分享了Ruby on Rails创造者DHH的观点,他认为现代Web应用框架、Firebug及JavaScript库使得Web开发变得愉悦。作者赞同DHH的看法,并强调基于Web标准的开发已十分成熟,推荐了几本反映Web开发技术最新进展的书籍。

Ruby on Rails的创造者DHH最近写了一篇很有趣的blog,原文地址是在这里:
http://www.37signals.com/svn/posts/487-what-if-i-actually-like-html-css-and-javascript

优快云上有一篇图灵刘江老师blog,介绍了DHH的这篇blog:
http://blog.youkuaiyun.com/turingbook/archive/2007/06/28/1669663.aspx

这篇blog的标题翻译一下就是:“假如我确实喜欢HTML、CSS和JavaScript又将如何?”

这句话其实说出了我很多年来的心声。如果某个Mxxx公司或者Ayyy公司的技术鼓吹者(此类公司的一个专职岗位,专门阅读本公司新产品的技术文档,然后在各种技术活动中做Speech,鼓吹自己还半生不熟的新技术,然后不得不在解答开发者深入的问题时为自己刚才过度的Hype而感到后悔)对我大肆宣传Web三大标准的罪恶时,我应该用严肃的目光直视他,然后抛出DHH的这个问题:“假如我确实喜欢HTML、CSS和JavaScript又将如何?”

DHH认为这些Hype都是狗屎,这种坦荡直率的态度我很喜欢。前些时候好像听谁说过,对了,就是另外一个帅哥Gavin King,谈到Ruby on Rails也这样说过。打住,这个话题再说下去就是八卦了。

DHH 写道:
I actually find the development experience between a modern web-application framework, Firebug, and current JavaScript libraries more than just bearable, I find it downright pleasant. Even more so because it’s born out of the pragmatism of not needing to be perfect. It has evolved over a decade of experimentation.

我的看法和DHH是相同的,我相信Ruby on Rails与Ajax配合,再加上REST,就是目前做Web开发最理想的组合。结合业界10年来做Web开发积累下来的最佳实践、优秀的开发框架、Widget组件库、开发工具,基于真正的Web标准做开发,完全可以达到非常理想的状态(学习成本、开发效率、可维护性、可用性、性能、可伸缩性、etc.)。而有关这些最佳实践、开发框架、Widget组件库、开发工具的书也越来越多了。一些不读书不看报自以为知天下事的家伙,死抱着自己早已过时的一点点Web开发经验不放,认为基于真正的Web标准做开发就是腐朽落后旧社会的代名词,拼命宣传抛弃真正的Web标准,要大家都去拥抱某个大公司的私有技术。我们需要对这一类人保持很大的警惕。开源社区的力量、真正的Web标准才是我们可以长期依赖的。基于真正Web标准的技术已经取得了巨大的进步,并且在今后还会取得更大的进步。

我推荐几本我认为可以反映出Web开发技术最新发展的书籍:
《Web开发敏捷之道--应用Rails进行敏捷Web开发》第2版
《Ajax实战》
《Ajax设计模式》
《Ajax模式与最佳实践》
《JavaScript DOM编程艺术》
《Bulletproof Ajax》中文版(即将出版)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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