EOS印象

新找了份Java的工作,结果去公司第一件事情是学习普元的EOS,说是要用这个东西开发,于是找文档就开看。
第三天结束了,看了三天的文档,看的迷迷糊糊的,大概晓得写程序的流程,懂那么些些EOS运行的机制。但是,不看文档还是写不出个Hello World来。
我并没有刻意去记开发流程里面的一些属性设置,一直都是看文档,有个大概印象,再去仔细写写程序。网上关于EOS的文章除了Primeton自己的文档、教程之外,少之又少,即使有也是05年的文章。多是争论EOS这个东东好还是不好,关于开发经验的文章,几乎是没有。
EOS提倡的面向构件于我看来就是面向组件,和Delphi的开发差不多。在编辑器里面拖几个框框用线连接起,组成业务逻辑、展现逻辑等等。然后每个框框设置属性,然后浏览器运行……
我不喜欢这种开发方式,大概是我从来对这样的图形拖拉方式很反感,何况又是国产货,我更加不信任。第一印象如此。然后真正看了文档,觉得文档写的还是很不错,流程以及运行原理都写的详细并且有不少的例子。虽然有一些错别字但还是不影响阅读的。可是对EOS的看法仍然没有大的改观。
展现逻辑、业务逻辑、页面逻辑、数据逻辑、运算逻辑、工作流逻辑,六个部分用XML总线的方式进行通信,从客户端提交请求,经过各个逻辑层的处理最终通过JSP页面呈现出来。业务逻辑、展现逻辑等等可以用图形流程化的方式进行描述,同时各层提供了不少的方便的构件(目前还没有找到各个构件的文档,连每个构件是干什么的都不知道)如果EOS自己带的东西不适应需求,可以扩展,在运算逻辑层写自己的Java代码。EOS主要是让业务流程清晰直观化,然后每层的耦合度都降低,可以适应快速的开发以及适应业务需求的变化。
上面就是我目前对EOS的理解,好像也还是清晰可靠,但是,我总是觉得差些什么,这已经算不上第一印象了,不知道是不是因为我对EOS本身提供的工具构件不熟悉的缘故。
接下来要做的东西还很多,我不了解的细节也很多,争取在下周一之前把EOS的原理都搞懂,然后可以开发一些小的东东出来吧。
公司没有人带,自己学,痛苦啊!!
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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