Seam能否取代Struts?

本文探讨了JBossSeam可能替代Struts成为JavaWeb应用框架领先者的原因,并对比了Spring和GoogleWeb工具包的优缺点。尽管ApacheStruts至今仍受欢迎,但其在新应用开发中显得过时。文章分析了多种WebUI技术和服务器端技术,指出Swing和JavaFX存在的问题,并推荐使用JSF结合Seam或ICEfaces等框架。

  本文分析了JBoss Seam有望取代Struts成为Java Web应用框架”下一个王者”的原因,并且指出了Spring和Google Web工具包的不足。

  时至今日,Apache Struts仍旧是最受欢迎的Java Web应用框架。然而,对于新的应用开发,它显得有些过时,并且存在很多不足。

  目前已经出现了几个有望取代Struts的框架,但是还没有最终的胜利者。你认为谁会当之无愧地成为领导者呢?如果你是一个Java Web应用程序的开发者,你会选择哪种框架呢?

  目前已经有了很多受欢迎的Web UI技术,包括富界面、AJAX、RIA和其他一些相似的技术。

  然而,在服务器端仍然只有Java——Java中有许多基于JSP和Servlets的、流行的服务器端技术。许多时候,这些服务器端技术需要和客户端的富界面技术一起使用。

  举例来说,许多开发人员将AJAX与新生代的Java Web框架JSF合并起来一起使用;还有些开发人员通过Java远程调用库、开源或者商业代码来调用JavaScript和ActionScript,用于远程访问服务器端。

  这是否意味着,我们需要应用一个像Apache Shale那样,可以很好地和JSF工作的框架呢?这是否意味着,我们只需要根据Web应用中的Java部分,只使用远程访问包和Servlets呢?或者意味着,我们应该使用一个包含两者的框架,例如,JBoss Seam?

  在回答这些问题之前,让我们先关注一下另外一个问题:了解Sun究竟在说什么。

  不幸的是,在这点上,Sun没有明确的信息。它有三种战略,并且在同一时间,它说出了全部这三种。它们是:

  1. JSF——基于规范的服务器端组件,用于加强早期的Servlets和JSF模型。

  2. Swing——用于Web的、以虚拟机为基础的解决方案。在”富界面时代”,应该有这样一个领导者,毕竟它诞生于10年前。但是,不幸的是,它落伍了。Swing应用框架被誉为能使Swing复活的”救世主”。但是,我不认为这能”破冰”。

  3. JavaFX——目前主要是在新闻上会提到它,而实际应用还是很少。富Web应用框架包含手机、网站和任何其他接口,这就是答案所在。而只有时间才能告诉什么会变成它。我的观点是,在做更多事情之前,Sun已经使开发者们兴奋起来。所以,在开发者们感到失望并且离开这个阵营之前,它实际上可能是一个奇妙的选择。

  现在,我们有了这些信息,但是我对Sun的方向却产生了困惑,我们应该选择哪种作为Web应用技术呢?

  我的观点是,Swing会败下阵来(或许Swing技术是伟大的,但是要改变这一印象,还有大量的工作需要做);JavaFX在当前阶段只是一个承诺,在很长时间内,它的真正特性不会变得明朗起来;

  因此,唯一可行的选择是JSF。当然,JSF自身有一系列的问题。但是,像Seam这样的框架和包含ICEfaces这样的AJAX组件,将会是一个好的选择。

  此外,使用Seam这样的框架,你不需要依赖于JSF,并且你甚至可以使用它来远程访问Java服务器端的纯JavaScript(例如,Dojo工具包)或者Adobe Flex应用。JSF 2.0和JavaServlets 3.0也即将推出,两者的推出将会对之前的版本有大大的改进。

  在我们结束讨论,并且有点倾向于使用Seam作为选择的框架之前,还有两个选择值得考虑——Spring和Google Web工具包。

  如果你已经在服务器端使用了Spring,将会发现Spring是一个伟大的选择,项目组里的每个人都知道Spring很棒!

  然而,Spring在很多方面,偏离了Java EE标准,但是我建议紧跟标准。

  有趣的是,Seam可以和Spring工作在一起,并且Spring beans可以被用作Seam组件。

  Google Web工具包是一个充满想象力的工具,它通过把Java代码转换成JavaScript来抚慰Java开发者们。我认为它像”技术摇滚明星”一样吸引了许多开发人员的关注。目前,它也在被大量采用。

  然而,它不是一个完整的Web框架。

  有趣的是,它也可以和Seam工作在一起。所以,我不认为今天还有什么能够好过Seam?!

  JBoss Seam或许不是100%的答案,也或许还没有达到Apache Struts所达到的级别。但是,它已经在领跑了,并且毫无疑问的是,它将继续领跑,除非有新的选择出现。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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