2009年软件行业三大发展趋势 企业2.0、SOA、SAAS上榜

2009年,企业2.0应用如搜索、Blog、Wiki将更普及,SOA将更加务实,转向轻量化发展。同时,SaaS、PaaS及云计算等领域将出现更成熟的产品和技术,Web服务将逐渐落地。
SOA、SaaS、云计算、企业2.0,2009年,这些软件技术将呈现出怎样的发展趋势?
企业2.0无所不在

企业2.0对很多用户来说已经不再新鲜,但2009年,搜索、Blog、Wiki、聚合等企业2.0应用将在企业中变得更加常见。

在 2009年,企业搜索将可能迎来发展的时机,面对企业数据中心中迅速增长的数据仓库,一个好的企业搜索对企业来说尤为必要;此外,近几年Blog和 Wiki等Web2.0的典型应用在企业中获得大范围的采纳,带来了大量有价值的Blog文章和Wiki页面,其中涉及大量对企业有用的信息,这也使得企 业对可以提取和合并有用信息的分析工具及解决方案产生了需求;除了搜索、Blog、Wiki之外,企业聚合应用在2009年也将进一步普及,聚合工具将会 被更多的企业接受并部署,让用户可以通过更直观的组合和更少的编程来实施应用程序,能够在几小时内创建具有真实业务价值的组合应用。

SOA更加务实

SOA(服 务导向架构)的概念已经提出好几年了,但SOA的大规模普及却迟迟没有实现。2009年,SOA将更加注重实效,向基于Web和轻量级发展,这也是IT部 门亟待实现的目标之一。导致这种变化的关键原因是由于经济危机使得很多企业的钱袋子紧缩,一些企业逐渐厌倦了在SOA上大量投入却看不到成效的局面,他们 开始更加关注自己的投资能否带来实际的回报。

这些因素将促使业界主流的SOA厂商重构它们的设计原则和体系架构,以使SOA变得更加轻量 级和简洁化。同时,SOA项目的负责人要努力来寻找新的更有效的方式来帮助用户获得收益。此外,云计算、SaaS等Web服务的兴起,也将对SOA产生积 极的影响。要想在新的高度分布式模式中充分利用资源,SOA对企业的支持将变得更为重要,这或许也将成为促进SOA普及的一大积极因素。

推荐等级:★★★★★

Web服务开始落地

2008 年,SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)、云计算等名词纷纷扑面而来,概念被炒得一片火热。几乎所有软件企业都在向SaaS转型,IT服务商 都准备转轨云计算,所有投软件的VC都在考虑投SaaS和云计算。虽然这几个概念之间有所区别,但它们都有一个共同点,即都是基于Web提供的服务。

2009 年,这几种Web服务或将会有更好的表现。不管是SaaS、PaaS或云计算,厂商们将在大量的宣传口号之外,加大产品和技术的开发力度,这一领域或将出 现一些相对的成熟的技术和产品。此外,成功案例和商用案例缺乏的局面也将某种程度上得到改善,这将使用户逐渐对Web服务建立信心并开始尝试和采纳,由 此,Web服务终将落地。

推荐等级:★★★★

【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测和滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性和有限时间收敛特性,实现对电机转速和电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力和动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
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