13、开发首个富互联网应用(RIA):Hello World 实战

开发首个富互联网应用(RIA):Hello World 实战

1. 开发环境搭建

在编写第一个富互联网应用(RIA)之前,需要完成开发环境的搭建,具体要求如下:
- Web 客户端 :需要安装一个 Web 客户端,除 Internet Explorer 外,任何现代 Web 客户端(如 Firefox、Opera 或 Safari)均可使用。本书作者使用的是 Firefox v1.5.0,详细的 Firefox 下载和安装说明可参考 www.mozilla.com/firefox
- Web 服务器 :需要一个 Web 服务器来提供 Web 应用服务,以下是不同场景下的服务器选择及下载链接:
- 对于仅使用 HTML 和文本文件的初始示例,可以使用任何所需的 Web 服务器(如 Apache、Tomcat 或 Jigsaw)。作者在运行 Windows XP 的系统上使用的是安装在 c:\Apache2.2 下的 Apache v2.2,下载链接: http://httpd.apache.org
- 对于“编程服务器端 PHP”部分引入的扩展,需要安装支持 PHP 的 Web 服务器。作者使用的是作为 Apache2.2 模块安装的 PHP 5.1.3,下载链接:

【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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