云想衣裳花想容--JSI组件模型介绍(二)

装饰引擎简介:

系统默认的装饰引擎为:org.xidea.decorator.DecoratorEngine。
JSI装载后,将做如下操作:
  1. 判断有无装饰器命名空间声明(xmlns:d= "http://www.xidea.org/taglib/decorator")
  2. 若有,将在文档装载结束后,启动装饰引擎,初始化当前可用的装饰提供者表。(装饰提供者是一个JavaScript包,在注册这种装饰包时可同时指定他的别名,别名*表示默认包)
  3. 遍历当前文档,凡是该命名空间的节点,都被看作需要装饰的元素。若当前文档存在装饰元素,启用遮罩(关机效果),页面将不可操作(仍可查阅)。
  4. 查找装饰元素对应的装饰类(通过tagName判断类名),采用异步方式动态装载这些装饰器类(不会装载到全局空间),并更新当前进度信息,同时设置装饰器之间的关系(parent,children)。
  5. 以深度遍历的方式遍历这些节点,注册组件(以后可以通过$JSI.getComponent函数获取装饰器对象),依次执行他们的before操作,和decorate操作。
  6. 完成装饰,取消遮罩,页面进入可用状态。

装饰器规范简介:

装饰器指的是所有拥有decorate成员方法的类。一般来说,可将一组装饰器归为同一个包中(太复杂的装饰器,可将具体逻辑放置在其他包中),能后在配置文件中定义装饰包。
scripts/config.js   $JSI.addDecoratorProvider("org.xidea.decorator","xidea","*");

装饰器类包含两个方法before、docorate分别在遍历前(子节点未装饰)和遍历后(子节点装饰完成)调用。

同时,装饰引擎遍历时还将注入如下三个属性:
  1. parent:父装饰器
  2. children:子装饰器集合
  3. attributes:装饰器属性集对象(只有一个成员函数:get(attrName)  )

JSI现有装饰器集合简介

目前JSI2最高版本2.0预览版 (2007-04-16)包含如下装饰器:
  1. DatePicker
    日期选择控件,参照xul datepicker标签,支持弹出方式(默认值 type='pop'),和内嵌式(type='grid')
  2. Editor
    编辑器控件,参照xul editor标签
  3. Spinner
    Spinner控件(window时间日期管理中,年份调节的控件),参照backbase 的 Spinner标签
  4. TabBox、Tabs、Tab、TabPanels、TabPanel
    TabBox(标签页)控件,参照xul tabbox标签
  5.  Code
    代码语法高亮显示控件,参照SyntaxHighlighter的显示风格
  6. Include
    片断包含标签,支持xpath选取文档片断,支持xslt转换

这些装饰器的演示见:
http://www.xidea.org/project/jsi/decorator/index.html

目前JSI自带的装饰器不够丰富,而且都还是初级阶段,不够完善。现在发布的这些装饰器,主要是为了演示JSI的工作方式,编码风格,希望能吸引第三方团队、公司在这个基础上开发出自己的更加实用的装饰器集合。

JSI及其装饰引擎采用LGPL协议。可以商业应用,当能,更希望能开源。

目前就我一人之力,开发一套完整的装饰器,尚需时日,这次将这个半成品拿出来演示,主要是为了展示一下jsd的风格,希望能吸引其他开发者,共同参与这个工程,有兴趣丰富JS自带I装饰器集合的网友,请msn与我联系:jindw◎xidea。org
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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