Webx学习笔记(二)

Webx的核心——SpringExt

 

关于SpringExt装配服务:

ResourceLoadingService是一个可以从各种输入源中(如FileSystem、Classpath、Webapp)查找和读取资源文件的服务。

 

Spring Schema有一个问题——它是不可扩展的。

SpringExt改进了Spring,使得Spring Schema可以被扩展。定义了新的命名空间xmlns:loaders="http://www.alibaba.com/schema/services/resource-loading/loaders",将ResourceLoader和<resource-loading>所属的namespace分离,将file-loader和webapp-loader放在loaders名字空间中,表示它们是Resource Loaders的扩展。

 

在SpringExt中,一个模块既可以成为别的模块的扩展,也可以被别的模块来扩展。这样的模块被称为“组件”。当需要增加一种新的扩展时,不需要改动原有包中的任何内容,只需要将新的扩展所在的jar包加入到依赖表中即可。用maven管理项目,意味着需要修改项目的pom.xml描述文件,以便加入新的扩展包。

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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