对EOS的进一步看法

初探EOS平台
到新公司有两周了,学EOS也有两周了,但是昨天才开始真正的用EOS做东西,其实所谓做东西,也仅仅是查询数据、添加数据而已。虽然如此,已经需要我全力以赴去做了,因为,看EOS文档,照着例子做两个东西出来和自己独立做,并且自己独立排错还是有很大区别。昨天今天费了九牛二虎之力总算晓得自己查询、添加数据的原理了。(脸红ing……)
我觉得EOS的比较有价值的是它的XML总线,各个逻辑之间不再用参数传递的方式,而是通过XML总线来传递。这也需要个人思维方式的一些转变。也许本来做Java的不是觉得太明显,我这个从PHP过来的人就明显觉得两种思维方式大大的不同。。
EOS的断点调试这些功能都不错,调试的时候看着XML数据的变化就知道你每一步是否成功了。这也是我这两天的最大收获了。
还有就是EOS的业务等等逻辑层面,用图示表示出来,很清晰,先想好各个流程,然后把组件拖过来,一个个的用线连接起来就ok了,很不错,之前还不是很喜欢这样的方式,现在有些改变看法了。
但是,EOS还是不能让我完全相信,总是会有些莫名的问题。现在的2003下面无法安装5.12的server patch,只有在xp下面安装,copy到2003下面,而且不能改目录,因为配置文件把目录都定死了。有时候登陆执行一个页面,它就莫名的跳到首页,虽然你的程序并没有错误,只有你重新启动服务器。还有就是自带的帮助文档啊,里面居然有错误啊,虽然对老手来说一看就看出来了,但是对新手,出了错误都不晓得哪个是错误,现在写一个东西都不敢全部靠文档了,没有安全感啊。再加上,本来就有些成见,唉,不晓得我是不是崇洋媚外了,很少有喜欢国产的软件,不喜欢国产的手机,,不是我不爱国啊,是这些国产的不争气,就像中国足球一样,我不看意甲,难道看中超??
之前是自己学EOS,现在可以有问题问问同事,真正开始做东西,学起来就快了,自己可以感觉到自己的进步。努力,坚持。
【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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