15、Salesforce开发:从触发器到环境管理的全面解析

Salesforce开发:从触发器到环境管理的全面解析

触发器运行机制

触发器运行时,会先查询自定义元数据记录。由于这些记录存储在平台缓存中,查询速度快且“免费”。查询完成后,触发器会获取处理程序类的列表和顺序,然后按顺序执行这些类。这种方式实现了触发器与处理程序类之间的松散耦合,同时保证所有执行操作都在一个事务中进行,要么全部成功,要么全部失败。

代码打包

开发模块化、松散耦合的架构最终会涉及到代码打包。随着Salesforce DX的出现,企业开发者终于可以在Salesforce上构建包(主要是解锁包)。包具有多种功能,主要包括:
- 为代码库定义清晰的组织单元,使代码更易理解。
- 确保代码库松散耦合,便于测试和部署。
- 保证元数据组的完整性,使其能在不同组织(包括多个生产组织)中一致部署。

构建Salesforce包要求包内的元数据能与其他元数据解耦,这是一个具有挑战性的问题,也是向打包迁移进展缓慢的原因。

Salesforce DX允许在 sfdx-project.json 文件中指定包依赖,有两种有效语法:
- 使用别名(如 industry@0.1.0.12546 )指向ID,适用于包不在同一项目文件夹的情况。
- 指定包和版本号,仅适用于同一Dev Hub上的包。

以下是一个 sfdx-project.json 文件示例,展示了包依赖:

"packageDirectories": [
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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