18、深入解析Salesforce架构:挑战与应对策略

深入解析Salesforce架构:挑战与应对策略

1. 命名规范与业务利益相关者

在开发过程中,将层次结构融入命名模式是一种良好的实践。可以尝试在前缀中使用点符号(用下划线“_”代替点)来限制层级,这样能让代码更清晰。例如, HR_ONBOARD_docusignSend() IT_ONBOARD_badgeSend() 就是清晰的方法名,能携带大量信息。通过阅读方法名就能正确猜测其功能,可大大缩短调试、学习和研究的时间。

此外,功能映射练习是寻找和命名业务利益相关者拥护者的好机会。拥有强大的流程所有者和系统支持者,能极大地提升平台的认知度和使用率。没有业务支持就构建业务功能,前景不容乐观,我们应构建人们想用的东西。

2. 自动化编排的挑战与治理策略
2.1 自动化编排的挑战

Apex和流程都有对象触发器,当记录发生变化时会触发,这使得很难理解是什么触发了什么,以及它们的执行顺序。而且,这些流程、操作或触发器可能会引发自身的另一个版本,从而导致无限循环、记录或流程锁定。目前还没有自动化的方法来跟踪或处理这些竞争条件(竞争条件是从单线程操作向多线程操作转变时常见的问题,代码需要重构以处理多个处理器线程同时尝试锁定或访问同一资源时引起的资源争用)。

这就如同数学中的运算顺序,Apex开发指南规定了Salesforce服务器上事件的执行顺序,这是数据库事务期间将执行的默认操作路径,但如果这不符合我们的需求怎么办?

2.2 自动化编排的治理策略

可以利用触发器处理框架来组织代码执行时间和辅助函数。在Salesfor

【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)内容概要: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。研究内容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改进中。
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