MS CRM Callouts Tip - Debug and Development

A debug tool for CRM Callouts


由于Callouts是在CRM的服务器端由CRM Server调用,并不是一个独立的进程,因此开发人员在pc上调试Callouts将遇到一个挑战,设置断点这种最简单的调试技术都好像成了不可能的任 务。http://www.stunnware.com/crm2/topic.aspx?id=LocalCalloutDebugging 给出了一个解决办法,使用一个bootstraper 并将Callouts事件记录下来,并在开发pc上“重放”,开发人员就可以使用"断点"的常用调试方法了。

Use Visual Studio 2005 to develop Callouts for CRM 3.0


由于MS CRM 3.0 是基于.NET1.x平台,因此Callouts的开发也必须使用.NET 1.x平台,那么使用Visual Studio 2003是最佳的选择。如果想使用最新的Visual Studio 2005(.NET 2.0开发平台),有一个变通办法,可以实现 - http://blogs.msdn.com/arash/archive/2006/08/25/719626.aspx

下面是一些注意事项:

<!--[if !supportLists]-->1. 1) <!--[endif]-->Install the .NET Framework 1.1, Service Pack it too

<!--[if !supportLists]-->2. <!--[endif]-->2) Install the MSI which will add a new project templates to the new projects menu. This will allow you to build the project using the .NET 1.1 framework. Better details on the reference link above.

<!--[if !supportLists]-->3. <!--[endif]-->3) When you need to add references to .NET built-in components – e.g. System.Web.Services you need to add reference from C:/Windows/Microsoft.NET/Framework/v1.1.4322 since you can’t reference libraries compiled with a later version of the framework.

<!--[if !supportLists]--><!--[endif]-->4. 4) Always use this template to add new project in this solution in order to let it do all the tricks automatically.

DateTime format used internally in CRM

CRM uses UTC time internally and the data format likes this: "2004-08-06T22:26:15Z"
Take this in mind when you interface with CRM datetime value in Callouts

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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