AOM2.0正式发布(一)

ApusicOperaMasks2.0M1已正式发布,此版本引入了多项重大改进,包括升级到Ext2.0、支持IoVC编程模型、提供无状态支持等,有助于开发者构建更加稳定强大的富客户端组件。
Apusic OperaMasks 2.0 M1 于2月22日正式在 [url]http://www.operamasks.org[/url] 发布,欢迎大家去下载试用。

这里我简单介绍一下AOM 2.0的 技术特性。AOM2.0相对于AOM1.2版本做了很多重大的改变,主要是以下几个方面:

1. 升级到Ext2.0
2. IoVC编程模型支持
3. 无状态支持
4. 增强调试辅助
5. 完善的布局组件
6. 组件快速开发支持

1. 升级到Ext 2.0
使用过AOM的朋友都知道,AOM是借助ExtJs来提供客户端组件的。Ext1.x虽然取得了巨大影响,但是由于其性能较差,以及布局不方便等原因逐渐为Ext2.0所取代。AOM2.0 这个版本终于破费周折把JS 组件统一升级到了Ext 2.0,并将在后续逐渐依托2.0的模型 构建更加强大\稳定的 RICH Component。

2. IoVC编程模型支持
IoVC——“Inversion of View-Control”,即“视图控制反转”,换言之:它能够把对“View(即UI视图)的控制力”注入到你的后台业务逻辑中。这样一来,你在编写业务逻辑的过程中,对View拥有足够的控制力,从而能够将展现层与业务逻辑完全的解耦。
我举一个例子来说明。

使用传统的EL表达式:
页面:
<w:textField value="#{myBean.value}"
tooltip="#{myBean.tooltip}"/>
后台:
public class MyBean {
private String value;
private String tooltip;
public String getter/setter()...
}


使用IoVC模型:
页面:
<w:textField id="txt"/>
后台:
public class MyBean {
@Bind(id="txt")
private String value;
@Bind(id="txt" att="tooltip")
private String tooltip;
}

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
由于没有提供具体的参考引用内容,以下是基于华为云官方般信息的介绍: ### 容器指标卡片接入 容器指标卡片接入主要针对容器化应用环境。在容器化部署中,华为云应用运维管理AOM2.0可以通过容器指标卡片接入,对容器的各项关键指标进行监控。例如容器的CPU使用率、内存使用率、网络带宽使用情况、磁盘I/O等指标。通过接入这些指标,运维人员可以实时了解容器的运行状态,及时发现容器性能瓶颈、资源过度使用或不足等问题。可以基于这些指标设置告警规则,当容器的某项指标超过预设阈值时,系统自动触发告警,通知运维人员进行处理。 ```python # 示例:模拟获取容器CPU使用率指标 def get_container_cpu_usage(container_id): # 这里应该是调用华为云AOM2.0的API获取实际数据 # 为示例简单,返回个模拟值 return 0.8 container_id = "abc123" cpu_usage = get_container_cpu_usage(container_id) print(f"容器 {container_id} 的CPU使用率为: {cpu_usage * 100}%") ``` ### 云服务指标卡片接入 云服务指标卡片接入则侧重于华为云提供的各类云服务。华为云有众多的云服务,如弹性云服务器(ECS)、对象存储服务(OBS)、关系型数据库服务(RDS)等。AOM2.0通过云服务指标卡片接入,可以对这些云服务的特定指标进行监控。对于ECS,可以监控其CPU、内存、磁盘等基础资源指标,还可以监控网络连接数、系统负载等。对于OBS,可以监控存储空间使用情况、对象读写次数等。通过接入云服务指标,运维人员可以全面掌握云服务的运行状况,保障云服务的稳定运行。 ```python # 示例:模拟获取ECS的CPU使用率指标 def get_ecs_cpu_usage(ecs_id): # 这里应该是调用华为云AOM2.0的API获取实际数据 # 为示例简单,返回个模拟值 return 0.7 ecs_id = "def456" cpu_usage = get_ecs_cpu_usage(ecs_id) print(f"ECS {ecs_id} 的CPU使用率为: {cpu_usage * 100}%") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值