about cocoon

最近,一个同事辞职了,所以我接替了他的工作,要研究下cocoon

cocoon是一个基于XML的Web发布框架,提供了一套机制真正实现了内容,逻辑,和表现形式的分离.cocoon具有高效的可配置性和复杂的缓存机制.
1,cocoon的安装就不再多说了
2 一些配置文件
cocoon是一个高度的可配置性的环境,有几个文件是和配置有直接关系的。
TOMCAT_HOME/webapps/cocoon/WEB-INF/web.xml
TOMCAT_HOME/webapps/cocoon/WEB-INF/cocoon.xconf
TOMCAT_HOME/webapps/cocoon/WEB-INF/logkit.xconf
TOMCAT_HOME/webapps/cocoon/sitemap.xmap
cocoon本身是web application,自然有web.xml
cocoon.xconf是cocoon的配置文件,相当于JSP中的web.xml文件在JSP中的作用
logkit.xconf是cocoon的日志配置文件,灵活性很大
sitemap是cocoon的一个核心的概念,sitemap.xmap中有许多复杂的配置项,要会配置他们,首先要对cocoon有一个整体的认识,随着你对cocoon认识的更多, 你对sitemap.xmap的配置也就越了解
3.cocoon的基本概念
Pipeline是Cocoon2(cocoon2和cocoon1是有很大的不同的,所以无需知道任何关于cocoon1的东西)的基本概念.Pipeline由多个cocoon 组件构成,输入流经过Pipeline 到输出流,每个组件会对输入流进行处理,然后送到下一个组件处理,直到最后的输出。处理的组件和输入流都是在前面提到的sitemap中配置的。
在一个应用中可以有多个Pipleline,每个Pipeline中可以有多个不同的处理,每个处理和输入的URL有关
4.cocoon的基本组件
Matcher :是捕获URL地址,将其和Pipeline的一个处理流向关联
Generator :将输入流转换成Java 的SAX程序,为后续的处理提供SAX程序
Transformer :对Generators产生的SAX程序进行格式转换
Serializers :对经过Generators和Transformer转换的结果产生最后的输出流,输出流可以是html,xml,wml,jpeg,png,pdf等不同格式的文件.
XSP:全称是eXtension Server Page,也有人叫XML Server Page,是Cocoon提供的一种 服务器脚本语言,类似于JSP或ASP,但是完全基于XML的,它可以作为Generator的输入流
5.一个简单的URL请求处理的过程是:
cocoon在sitemap中寻找和URL匹配的Matcher项,然后对应Generator中配置的输入流(通常是XML文件或XSP文件A,用相关的Generator处理组件处理输入流,接着读取Transformer 的中的输入流B(通常是XSL文件),Transformer组件用B对A进行格式转换(如将XML文件 转换为HTML格式),一个管道中可以有0个或连续多个Transformer处理,最后Serializer 组件根据Serialize的类型(html,wml,pdf,jpeg等)产生最后的输出。

java 代码
  1. <map:pipelines>    
  2.   <map:pipeline>    
  3.     <map:match pattern="hello">    
  4.       <map:generate src="hello.xsp" type="serverpages"/>    
  5.       <map:transform src="dynamic-page2html.xsl"/>    
  6.     <map:serialize/>    
  7.     </map:match>    
  8.   </map:pipeline>    
  9. </map:pipelines>   

 

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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