又到预测时,what will be cool in 2006?

本文回顾2005年ONJava年终总结,提及EJB3、JSF1.2、AOP等技术无稳定成果。展望2006年,讨论了Spring 2.0等全栈应用框架,JSF 1.2等Web框架,Hibernate 3.1等持久化框架,以及Web Service框架、JBI - ESB、Java规则引擎等技术的发展趋势。
原文出处及讨论: http://www.blogjava.net/calvin/archive/2005/12/04/22390.html
作者: 江南白衣

2005就这样完了, ONJava的年终总结: 2005 Year in Review
TSS年初开会时讲得专家们自己都开始有点厌倦的EJB3,JSF1.2,Ajax,AOP的三宗合一,SOA和ESB,Groovy,还是没有一个stable的东西出来。

眼看2006,又是继续将这些话题变成产品的一年,让我们继续讨论厌烦:

*Full stack Application Framework: Spring 2.0
Spring 2.0吹风会兼FB大会刚刚开过。夜观星象,Spring气数未尽,开源社区里也只它有资格不断整合别人。
另一个Stack名曰 RIFE,不过比较独。
另外,JBoss搜刮的JEMS (JBoss Enterprise Middleware)和JSF+EJB3的 Seam也会继续发音。

* Web Framework:JSF 1.2
最怕别人问现在开项目用哪个Framework好,选来选去暂时还是投靠标准好了。
不知道 Struts TiStruts Shale,Spring MVC的2006会怎样。
而Continuations这个名词明年也许会闪亮一下。

* Persist Framework: Hibernate 3.1(EJB3/JPA1)
RoR的Active Record刺激下,annotaion 和default mapping终究要替代xml描述文件。
另外,除了麻烦的ORM,也很希望有一个极简的JDBC Framework,不知道JDBC4.0和Spring跑JDK1.5的SimpleJdbcTemplate什么样子。

*Web Service Framework: XFire(JAX-WS2.0、JAXB 2.0)
SOA 风潮下的next-generation SOAP Framework,支持JavaEE 5的JAX-WS2.0、JAXB 2.0与annotation,还拖上了 Spring的手。
Axis的事实标准地位该不保了吧。

*JBI-ESB: ServiceMix
2006年的新大热名词--JBI(Java Business Intergrade)与ESB(Enterprise Service Bus)。

*Java Rule Engine与JDM 2.0 Drools
Rule Engine和Data Mining 已经说了很久,不知道明年又如何。但Drools则演绎了一条标准的成名路:
1.先入CodeHaus再入Jboss
2.(号称)集成Spring
3. 提供Eclipse的插件

*动态语言嵌入: Groovy
期待在Ruby的不断刺激下,1.0正式版发布后的正式用家。

*some Ajax Framework
Buffalo, Prototype, Dojo, MochiKit, DWR 混战之下总该有脱颖而出者吧?

*AOP三宗归一
虽然大家还很少在应用中使用它,AOP在Spring 中的作用却非常明显。不知道Spring2.0是否可以三宗归一,给出一个框架设计时使用的简单方案。
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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