所以说微软设计的框架不过如此

    最近进入了.NET的项目,使用的框架是客户提供的。这套框架是微软给做的,这个项目是客
户端通过webservice调用服务的方式,结果一看框架,乖乖,一共八层!!

    客户端4层,服务端4层。所谓的4层,就是表示层(Boundary),应用层(Logic),业务层
(Business),数据层(Data)。可是8层真的有必要吗?

    而且官方的文档中提到,每一层都必须写单元测试,而且必须用Team Suite来做。真的是很
无奈。Team Suite 这个东东是根据类里的方法来生成测试代码,并非测试驱动方式。而且它也
仅仅是根据类里的方法生成一个测试方法的架子而已。有什么用呢?大部分的测试还不是得手
写?而且它和NUnit 用的属性不一样。
    我再次看到了微软的霸性:你们都得使用我的东西,和我不一样的都得玩完!

    这些都且不说,从客户的角度来说,这也是质量保证的一个方式。

    单说这个框架里的一个地方。

    当生成一个类,如应用类或者逻辑类时,需要使用这样的语句:

   

java 代码
  1. AppLogic logic = (AppLogic) CreateLogicInstance(typeof(AppLogic));  

    这样的东西我们不陌生,有的点IOC的以为,但是我就纳闷了,如今Spring 都出现好长时间
了,IOC也不是陌生的概念,甚至都有了 Spring for .NET,为什么微软的人做的框架竟然还是
这个样子的呢?与其这么用,我还不如直接这么用爽快!

java 代码
  1. AppLogic logic = new AppLogic();  

    还有最具讽刺的就是,.NET中许多组件都可以和数据库进行绑定来操作,结果这次项目微软
的人强调不允许使用绑定数据库的方式。这不是自己打了自己的耳光?

    在 Java 的平台,我们更多的是谈论如何处理Domain模型,如何使用更先进的开发方式。
    在 .NET 的平台,我们更多的是谈论如何处理windows机制,如何使用一个组件,以及如何
          在MSDN上找到答案。

    c# 很好,可惜vs 真的不怎么样,尤其是目前接触的这个框架,更是不怎么样。

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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