用Grails和Flex编写J2EE应用程序(二)

Flex与Grails整合
本文介绍Flex客户端如何通过AMFChannel和RTMPChannel与Grails服务器进行通信。重点讲解了Grails服务器端目的文件的创建及配置过程,以及Flex插件如何简化这一流程。
客户端和服务器之间会经过一个通道进行通信。这里有几种渠道实现。最重要的是AMFChannel和RTMPChannel 。 AMFChannel是基于HTTP ,在请求响应架构上实现。这个渠道可用于MessagingService支持发布订阅。合并后,要求通过渠道被响应,定期获取新发布的信息。更有效的设置是RTMPChannel,它支持客户端和服务器在TCP / IP协议上的开放连接。通过这种方式它允许在两个方向直接发送和接收的信息。BlazeDS ,Adobe公司免费开源的Flex执行,不幸的是不包含执行RTMPChannel 。
  Flex通信基础最重要的部分是目的。这是服务器端终点的沟通渠道。服务器提供一个目的文件,客户端组件通过目的文件隶属于服务器。信息可以被发送到目的文件中,并且可以收到客户端组件附上的目的文件。目的文件可以由Factories创建。

  Grails的远程接触:服务器

  整合Flex如何通过Grails与通信基础相结合?Grails认可几种类别的objects:domain objects, controllers, views 和 services。在Grails中服务器是接触一些职能或者通过外部沟通渠道服务的对象,就像是HTTP。Flex根据服务器协调目的文件。

  这正是Flex插件为Grails提供的解决方案。Grails中所有的服务器为接触Flex被标记,像目的文件在Flex框架中一样被表现出来。在Flex 中,Grails使用一种特别的RemotingService设置,所有被标注的服务器将会通过特殊的Factory被增加。这个Factory将会在Grails使用的Spring context中定位相应的服务器。所有这些的配置可以在services-config.xml文件中找到,services-config.xml文件是flex插件为了Grails复制到正确的地方的文件。

   class UserService {
  static expose = ['flex-remoting']

  def List all() {

  User.createCriteria().listDistinct {}

  }

  def Object get(id) {

  User.get(id);

  }

  def List update(User entity) throws BindException {

  entity.merge();

  if (entity.errors.hasErrors()) {

  throw new BindException(entity.errors);

  }

  all();

  }

  def List remove(User entity) {

  entity.delete();

  all();

  }

  }

  这个配置显示了用户服务器在flex客户端中到RemoteObjects的过程。下面的MXML代码显示的是如何实现。RemoteObject中的目的文件是"用户服务器",这是Grails中目标对象的服务器名。服务器对象上的所有方法已成为远程操作。这些操作可以从ActionScript中像正常的方法和结果被使用,或者错误像正常的ActionScript事件被处理。

   < mx:RemoteObject id="service" destination="userService">
  < mx:operation name="all" result="setList(event.message.body)"/>

  < mx:operation name="get" result="setSelected(event.message.body)"/>

  < mx:operation name="update"/>

  < mx:operation name="remove"/>

  < /mx:RemoteObject>



  结论

  Flex插件为Grails提供的综合问题解决方案是一流的。非常易于使用,几乎是自动的。当为了某一可变化目标定义Flex配置的时候遵循无配置规约(Convention-over-Configuration)的理念。

原文地址:http://www.evget.com/zh-CN/Info/ReadInfo.aspx?id=9137
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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