国际:JavaScript 函数库的未来

本文探讨了JavaScript函数库的发展趋势,特别是选择器引擎的轻便性和灵活性。作者提出了选择器引擎与API分离的想法,并讨论了这一变化如何使开发者能够更好地根据项目需求定制选择器引擎。
过去的几年里,函数库为JavaScript的突然风靡做出了巨大的贡献。JavaScript开发者因此而解决了难题,而且开发者在为感兴趣的问题开发解决方案的同时,又可以将这些应用到商业领域。

我一直在思考JavaScript函数库的未来是怎样的,其中我很希望引擎从API中分离出来。

选择器引擎(Selector Engine)的轻便性


函数库选择引擎的速度问题引来的争论实在不少,但前提是得看你怎么用它。所以我所谓的选择器引擎的轻便性指的是根据我的应用来自定义:可以根据从事的项目不断地更改选择器引擎。

例如:1,构建一个完全的桌面web应用——我想使用尽可能全的选择器引擎;2,为iPhone构建一个site版本——那我仅需要querySelectorAll因为它可以被支持;3,构建一个移动设备可以连接的轻便版本,我会通过ID将JavaScript局限到目标元素以保持其紧凑性。

现在选择器引擎有越来越多的选择,尤其是当你知道如何自定义你的应用的时候。我想看到的情况是:1,我们是否能写出将新引擎导入库(如jQuery, Prototype, Mootools)的插件;2,未来主流的函数库版本是否能支持可插型查询引擎(query engine)。总之,开发者能够根据应用的具体需求而选择选择器引擎。

API的选择


一旦API与选择器引擎分离,函数库的选择就只是个人爱好的问题了。而且这种分离使得更多的公司能够创建基于现有引擎或APIs的个性函数库。例如,BBC创建Glow——他们自己的JavaScript函数库,是因为jQuery不支持Safari 1。

挑战


是否能有主流函数库的插件,能够让我们在函数库中接入新的选择器引擎?这是个挑战。我不是Prototype 和Mootools,所以我不清楚这是否可行。但这确实很有意义不是么?
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【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:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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