下个月做.NET Framework 3.0的选题,欢迎提交宝贵意见!

jingouyang 2006-09-29 02:06:10
目前准备主体框架分成三个部分:
1、回顾Windows和COM发展历程,程序员是怎样使用Windows的?从历史角度看,WinFx对Win32的传承是什么,以及.NET自身发展的历史,加上3.0框架在Windows中的地位。
这部分主要是微软的技术战略问题,看看微软是怎样为自己的历史布局摆阵的。

2、WinFx中的一些详细的特性,包括WF、WCF、WPF以及CardSpace这几个部分,各个部分的功能、特性以及对原来Win32的革命性改变。
这部分主要是微软的技术战术问题,在具体的软件层面上如何做。

3、业界对这个新框架的看法是什么,寻找一些背靠微软技术的厂商和机构,看看他们的观点是什么。

整体上的框架,还请广大读者给出宝贵意见。
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rocy520 2007-02-13
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大家交流下。。。
chenying4159 2007-01-18
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早日做完你的项目
呵呵。。。。 也给大家看看你的题目啊,大家交流下。。。
wning00 2006-12-14
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早日做完你的项目
呵呵。。。。 也给大家看看你的题目啊,大家交流下。。。
xingweiyi 2006-12-13
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寻找可以制做简单脱机外挂的高手和破戒外挂的高手长期有效
你意的请与我联系qq:18493608<注明来意》
shansheng 2006-12-09
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发了帖子后,lz好像消失了嘛。提了意见总要有点反应吧lz
shansheng 2006-12-09
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看了这期,是介绍了。net3 但是谈的太理论化了,建议多点这期比如:实战.NET Framework 3.0之水晶按钮制作篇,这类的文章
mlb2729 2006-12-06
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除舊迎新的時候千萬不要把舊的裡面的好東西給丟掉了...
PleaseDoTellMeWhy 2006-11-17
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着重讲点新的东东!
一分之千 2006-11-16
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比较实用的功能 前沿的功能多介绍点 找亮点
blue_summer 2006-11-14
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可不可以针对2.0进行一个比较。我个人对新框架的新功能比较感兴趣。
superclonesheep 2006-10-05
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呵呵,期待你写完后公布一把啊,很敢兴趣。
内容概要:本文聚焦于氢燃料电池极化曲线参数的辨识与性能评估,采用人工蜂群算法(ABC)结合Matlab编程实现。研究基于Amphlett半经验模型构建质子交换膜燃料电池(PEMFC)的极化特性模型,通过优化算法对模型中的高维非线性参数进行全局辨识,旨在精确还原燃料电池的实际输出电压-电流关系。文中系统分析了人工蜂群算法在参数反演过程中的收敛性、敏感性与可辨识性,验证了其在多参数耦合、强非线性系统建模中的优越性能。同时,通过对辨识后的模型进行多维度性能评估,如残差分析、拟合优度检验与工况适应性测试,全面衡量模型精度与实用性,为燃料电池系统的设计、控制与优化提供可靠的理论依据与数据支撑。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事新能源、燃料电池、系统建模或智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握基于智能优化算法的复杂电化学系统参数辨识方法;② 学习利用Amphlett等半经验模型进行PEMFC建模与仿真;③ 理解人工蜂群算法在解决高维非线性优化问题中的应用技巧与性能分析方法;④ 实现燃料电池性能的精确评估与预测。; 阅读建议:本资源以Matlab代码实现为核心,强调算法应用与实践操作。学习者应在掌握基本电化学原理和优化算法概念的基础上,结合提供的代码进行调试与仿真,重点关注目标函数的构建、参数初始化范围的设定以及算法收敛过程的可视化分析,以深入理解参数辨识的内在机理。
内容概要:本文围绕大规模新能源并网背景下的电力系统经济调度问题,重点研究火电机组深度调峰的优化建模与求解方法。针对新能源出力具有的强波动性和高随机性特点,构建了考虑火电机组深度调峰能力的经济调度模型,通过优化机组在低负荷运行区间的调度策略,提升系统对风电、光伏等间歇性电源的消纳能力,同时降低系统整体运行成本。研究采用Matlab平台进行编程实现,结合粒子群、遗传算法等智能优化算法对模型进行高效求解,充分验证了所提方法在增强系统灵活性、保障运行安全性及提升经济性方面的有效性。文中提供了完整的代码实现流程与详细的仿真结果分析,便于读者复现和进一步拓展研究。; 适合人群:具备电力系统分析、运筹优化基础知识及Matlab编程能力的高校硕士、博士研究生,从事新能源并网、电力系统调度、能源互联网等方向的科研人员,以及电力企业中从事运行规划与调度管理的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解高比例新能源接入下电力系统灵活调节的需求与挑战;②掌握火电机组深度调峰的建模方法及其在经济调度中的实现路径;③学习基于Matlab的优化模型构建、智能算法求解与仿真分析技术;④为开展源网荷储协同优化、新型电力系统调度决策等前沿课题提供方法论支持和技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中的数学模型推导与Matlab代码实现,逐步理解目标函数构建、约束条件处理(如机组爬坡、最小启停时间、深度调峰能力限制)及算法参数设置等关键环节。在学习过程中,可尝试调整新能源渗透率、负荷需求模式或引入更复杂的约束条件,进行对比实验,以深化对调度模型鲁棒性与适应性的理解。

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