用手戳了戳GWT

以前就听过不少人对GWT的歌颂了,今天终于是有时间来摸下这个东东,当然还没有很静下心来,只是用手轻轻地去戳了戳它,嗯,它的反应可不小哦。

 

这两天刚好项目结项,有了点空闲时间。想到项目里大家使用的工具类不是很统一,就想把大家所使用的工具整理下,在整理到验证时,突然想到,好像GWT是把js来当成JAVA写的,写完后又能再生成js文件,如果是这样,那我不就是可以一次写验证两边同时实现,再写测试用例时不是能减少很大的工作量了。马上就开了chrome上了google研究了起来,一天下来,有点收获,不过和我当初所想的相差还是很大的。不过,很是佩服google的开发者真的是思想无级限啊。


如果现在再让我来说GWT,我就会这么来理解了。他的主要目的是来解决ajax功能的。是为了减轻js中开发ajax工作和调试压力,而并不是如我当初所想用java来写js,写完了就生成个纯js了,GWT写完了再编译成js后,如果想用他还是要jar包支持的,因为他是为ajax而生的嘛。有了gwt的jar包,js的ajax每次交互就都通过gwt来实现,至于本地验证的js实现如空输入的验证等,呃,他生成的js太杂了,请恕我js水平太低,还没能找出那些验证明确的生成在哪,不过肯定是在js本地不会是去交互了。


用了一天跟着google官方做了一个demo,现在就感觉就是:我的思想飞的还不够远啊。java的swing几乎是可以实现桌面想要的所有界面了(顺便说一下在05年时国外叫EvansData的咨询公司调查的GUI工具结果是:swing占有率47%,名列第一,WinForm名列第二,SWT不超过8%,有数据可查,但为了不被人拍砖,这里不评论swing和swt),而GWT就顺着AWT和swing的路向下走,你不是桌面上模拟吗,那我就来窗口上模拟。而且以我的看法来讲,他们是深刻的认可swing的设计,我做着gwt,突然又像回到了写swing的日子(其实就是在写它了),相似的layout,相似的component,相似的事件驱动......,在做demo时突然有段时间分不清自己是在写web还是swing了,回头再看下,哦,还是在写网页啊。


不评论技术,那是个无底洞,只针对GWT开发者的思想,那是个黑洞 -_-! ,你说,他们是怎么想到去用swing思路来写页面的?我估计是被jsf刺激的,jsf就是别出一格,使用自己的开发界面来整合前后台。可能是受到这种影响才引起google们一场新的思潮。自己来定义一套ui,和swing一样实现自己的眩的界面,再利用ajax那个所谓的web2.0来加强交互,一个新的世界开启了。


再想想我们自己,经常被自己给画地圈死了,时常就在耳边听到人说,这种做法肯定不行,那个功能肯定没法实现......,有那么多的肯定?所有的方法都试过了?有问人不?有请助过不?有自己亲自试验过不?好像我们大部分都没亲自试验过,都是人云亦云,别人说不行,哦,那这种想法就是肯定不行,有人做过没成功,哦,那个东西是肯定不会成功的。还是老革家说的对啊,“没有实践就没有话语权”,别人的观点我们可以参考但那不是结论。虽然说工作时时间很紧,但不要把别人的话就拿来当定论,行不行,自己去试下。

 

已经不止一次的发现,身边的朋友在做项目时很多时候会卡壳,偶儿的几次他过来问我要怎么解决,我分析问题后,给他一个解决方案,他却给我来了一句,“这怎么可能啊?这根本就不行的”,“你怎么知道不行啊?”“网上说的啊!”他很是振振有词,唉,不得不再次和他说“你再去试下,用这种思路,这么...再这么...,嗯,如果再不行,你再来啊”,不久后,行了,然后又是下一个卡壳...... 。很是无奈,怎么我们现在好像都是被某种枷锁给绑住了?即使是有的眼光能看的远点的,可他们又都油了,都是这个社会给磨的啊,都成油条了,真是浪费了那个好眼光了。


不说了,时间不够用,我还要继续研究技术,呵呵,又要被人骂成傻子了,多开活也拿不了更多的工资。我就不明白了,那么多好的技术,你怎么会感觉到厌烦?每当我用自己的技术做了一个东东的时候,那个心情可是爽的不得了,就为了那一瞬间的舒爽,我继续傻下去得了。

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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