Review in Seam

本文针对Seam框架在项目中的应用提出几点思考:1. 是否有必要使用EJB而非JavaBean;2. 应尽量使用Seam UI组件替代JSF组件;3. Conversation模式的合理运用;4. 开发过程中热部署、调试、自动生成代码的重要性。
最近用休息之余看了《seam in action》和一些项目相关资料,总感觉我们的项目除了在代码质量上的问题外,还存在很多对于框架理解性的偏差,所以在很多细节的处理上都显得十分的盲目。我总结了下面的几个方面,与其说是我对项目现状的质疑,不如说我对于Seam和项目存在的一些疑问。

第一.项目是否有必要使用EJB

1.JavaBean是可以handle现有项目中所有的逻辑的,项目规模小不存在分布式的需求,引入EJB,相当于引入额外的复杂性;

2.Ear的项目打包格式,不提供EJB组件和JavaBean的热部署,让程序员的调试开发效率大打折扣;

3.Hibernate可以替代Entity bean,同样可以搭配JPA共同使用。

第二、项目应该尽量使用Seam的组件(尤其是UI组件),代替JSF组件。

1.相对于JSF组件,Seam的UI组件并不是简单对JSF在语法格式上的优化,Seam对JSF的改进是体现在处理Request的风格上,应该说是从本质上在改变JSF中“一切皆post”的处理风格。可以说,在Seam的项目中尽量使用SeamUI组件,是对Seam处理Request风格的一种肯定,而Seam的这种风格与Seam提倡的Conversation等等的特性是一脉传承的,所以说只有只有完全使用好Seam UI组件,才能有内及外的写出纯正的Seam应用;

2.貌似应该避免<h:commandButton>与commandLink,取而代之的是<S:link>和<s:button>,理由就是避免JSF中的submit form 方式的request;

3.<DataModel>和<DataModelSelected>标签取代<f:Datatable>(标签的具体拼写我记不清了),Seam的datamodel提供了action中数据集的注出,以及数据集中被选择的行数据向Action中的注入,从而省略了JSF中datatable与backbean的绑定操作。

4.<s:decorator>和richface,a4j等标签的标准化使用,这是强调页面是否为Seamful的,使用时最关键的保证页面标签使用的统一性与规范性。这才便于提高团队开发中代码的可读性。

第三、Conversation的用法,Conversation的使用归根结底在于Seam中对于组件状态的管理。

1.记得文档中提倡,不要将Entity bean作为组件维护在各个作用域中,取而代之的方式是,将Entity bean作为某个Action的属性,由Action将其注出到某个作用域,或者干脆就和此Action的作用域保持同步;

2.明确每个Action的分工,不要将两件不相关的事(由同时需要状态)放在一个Action中去处理,这样这个Action就会维护过多的状态;

3.Conversation的begin和end,是可以放在*.page.xml,然后通过页面流去维护的,这也是文档中比较强调(推荐?)的一种方式;

4.状态作用域的正确使用,是可以避免boring的用隐藏域进行页面之间的传参的;

5.JBPM is necessary;

6.理解并正确使用start、join、end的用法

第四、开发中重中之重的问题

1.热部署

2.debug

3.Seam中代码的自动生成,而不是copy、paste

4.Testng下的单元以及集成测试。

以上,就是最近反思的一些感想,希望在以下的时间里能够更深入的总结下Seam的东西。
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 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、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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