43、迈向基于组件的企业系统的长征之路

迈向基于组件的企业系统的长征之路

1. 组件化技术概述

在企业系统的发展中,为了支持持续、开放的创新,系统的灵活性和可演化性至关重要。高度组件化的架构是实现系统灵活性和可演化性的关键途径。传统的软件工程领域,一直致力于设计方法、工具的研究,支持从独立、可复用的软件组件集合来创建大型软件系统,这一领域被称为基于组件的软件工程(CBSE)。

CBSE 的基本思想与软件模块化类似,但更侧重于复用。它将“组件开发”和“使用组件进行系统开发”的过程区分开来。CBSE 为面向对象编程(OOP)范式奠定了基础,OOP 旨在开发具有高度数据抽象和模块化的应用和软件系统,采用了如 COM、.NET、EJB 和 J2EE 等技术。

另一种组件化方法是多智能体系统(MAS),它基于开发自主、异构、可交互的软件智能体。智能体与传统软件模块的根本区别在于其具有自主性和先进的通信能力。

随着互联网技术的发展和新通信范式的兴起,面向服务的方法推动了松耦合、高互操作性软件架构的发展,产生了面向服务的架构(SOA)。SOA 的目标是实现交互软件服务之间的松耦合,这些服务通常通过互联网进行通信。SOA 一般由两种不同类型的组件(电子服务)实现,一些服务具有“技术”性质,满足 ICT 人员的特定需求;另一些具有“业务”性质,反映企业的需求。电子服务的概念往往隐藏了现实中提供服务的实体,这对 ICT 人员来说可能无关紧要,但对业务人员而言,服务是由具体实体提供的,涉及成本、时间等因素。

2. 云计算与 FInERs

Web 服务最初作为一种计算资源被引入,将输入转换为所需输出,最初不需要持久内存和明显状态。但在考虑业务服务时,这种 ICT 服务的概念并不总

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
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