学写一个程序开发框架(PHP),灵感来源于ROR

本文介绍了作者对于ROR(Ruby on Rails)框架的理解和个人设计的一个框架的基本思路,该框架注重面向对象、多数据库支持和MVC架构,具备高度的组件化和灵活性。
先向各位高手们请个安。
我对ROR的了解很浅,仅仅是看了一遍它的说明手册……不太习惯没有分号的语句,所以没想进一步学Ruby,惭....

总的目标:
  1、简化程序的开发,提高速度;
  2、具有一定的配置灵活性和广泛的程序扩展性;
  3、提供良好的具有功能共性的代码或组件,并易于使用和集成。

基本特点:
  1、完全面向对象(和基于对象);
  2、充分利用文件系统——所有的东西都往数据库塞不太好吧?
  3、多数据库接口支持。
  4、组件/模块/方法 式结构,支持MVC划分。

先说这些,基本结构和逻辑已经完成,正在思考标准扩展组件……

………………………………………………………………………………………………………………………………
系统组件:
  1个标准组件:
  Auth -- 提供所有组件的用户基本管理和接口

  3个标准扩展组件:
  Admin -- 系统管理框架和组件管理接口
  Xhtml -- 组件静态化支持管理和接口
  CTemplate -- 组件编译型模板支持和管理

………………………………………………………………………………………………………………………………
优点:
  1、将用户的认证和基本管理抽取了出来,其它组件只需实现用户的授权管理即可。这样组件间的用户即可统一。
  2、除了对标准组件的依赖,组件之间没有任何的紧密耦合。同时组件可提供用于数据输出或操作的Helper,
    Helper可以被随意共享。(如Blog是一个组件,BBS是一个组件,如果Blog和BBS都提供一个接受文章的Helper,
    则可以实现本JE系统中Blog文章和BBS发贴的交互。)
  3、如果遵循框架的约定,其实任何互不相干的采用本框架的程序系统的组件都可以拿来就用(或者很少量修改),
    这可视为广泛的程序可扩展性。
  4、程序的框架代码由脚本自动生成,类定义基本骨架和约定命名也由脚本完成,程序员只需要写某个类的方法的
    实现即可。(准确的说是:分析需求,进行数据建模;在Model的方法中进行数据验证;在Controller的方法中
    进行程序逻辑控制;在View部分进行模板设计和编辑。)
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器习和深度习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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