2、富互联网应用(RIA)开发:从基础到前沿

富互联网应用(RIA)开发:从基础到前沿

1. 引言与IdeaStax应用

在软件开发领域,传统的简单示例往往无法构建出引人入胜的应用,难以让开发者获得满足感。因此,有一个名为IdeaStax的应用成为了关注焦点。IdeaStax是一款创意捕捉工具,用户可以单独或在社区中记录、标记、搜索、组织和展示创意。创意以创意卡片(ideaCards)为原子单位,而创意卡片则是IdeaStax的构建基石。

IdeaStax不仅是一个实用的工具,它还能展示基于富互联网应用(RIA)概念和能力从头构建应用时,应用在功能和特性上可能发生的变化。可以将其视为对像微软PowerPoint这样的桌面应用在21世纪按照RIA概念重新设计的设想。

开发者可以从Wrox发布网站(www.wrox.com)获取IdeaStax的代码,同时作者们正在开发一个网站(ideaStax.com),开发者可以在该网站贡献创意和代码,展示技能,并参与应用的开发和功能改进,若贡献有价值,还能成为项目提交者。

2. 开发模式的变革

在过去几十年里,开发者往往会将自己归属于特定的开发和部署“部落”,如“Java开发者”或“Microsoft .Net开发者”。传统的富客户端平台(RCP)开发存在诸多问题,开发者需要做出妥协,终端用户要管理安装和更新,企业IT部门也需深度参与。买卖许可软件的经济和机制给整个过程中的各方都带来了沉重负担。

然而,现状正在迅速改变。到2005年底,AJAX(异步JavaScript和XML)引起了广泛关注。尽管AJAX只是使用几种常用成熟技术组装应用的统称,但它带来的影响远超各组成部分之和。人们逐渐认识到,软件开发和部署的基础正在发生巨大

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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