分层的初步理解

用户管理系统设计

需求:有一个用户管理系统,会用到各种数据库【数据库随意换用】,怎么实现?

1.测试类:Test.java

2.用户对象:User.java

3.服务类:UserService.java

4.操作数据库的接口:UserDAO.java

5.数据库的接口实现:UserDAOImpl

我们先看看它们之间的调用关系:

                 


上述的业务功能是这样的,假如就增加用户业务功能而言:在测试文件中,我们调用的是Service层的UserService里面的方法,通过UserService调用UserDAO来操作数据库,在UserDAO中将User对象实体传到后台数据库中保存。


这里我们为什么会有一个接口:实际上需要理解的就是面向接口编程的好处,写一个接口,实现部分可以是MySql的,Oracle的,SqlServer的,SBase的,或者在这里写Hibernate通过方言,文件,之类来实现功能,这样在业务功能上就具有了扩展性。【面向接口编程】



代码如下:

package com.bjsxt.service;
import com.bjsxt.dao.UserDAO;
import com.bjsxt.model.User;



public class UserService {
	private UserDAO userDAO=New UserDAOImpl();  
	public void add(User user) {
		userDAO.save(user);
	}
	public UserDAO getUserDAO() {
		return userDAO;
	}
	public void setUserDAO(UserDAO userDAO) {
		this.userDAO = userDAO;
	}
}



package com.bjsxt.model;

public class User {
	private String username;
	private String password;
	public String getUsername() {
		return username;
	}
	public void setUsername(String username) {
		this.username = username;
	}
	public String getPassword() {
		return password;
	}
	public void setPassword(String password) {
		this.password = password;
	}
}


package com.bjsxt.dao;
import com.bjsxt.model.User;


public interface UserDAO {
	public void save(User user);
}



package com.bjsxt.dao.impl;

import com.bjsxt.dao.UserDAO;
import com.bjsxt.model.User;


public class UserDAOImpl implements UserDAO {

	public void save(User user) {
		//Hibernate
		//JDBC
		//XML
		//NetWork
		System.out.println("user saved!");
	}

}




当然我们直接在Test.java中写所有的业务逻辑就行了,显然不好;如果将add()写在User中,那么每次添加用户的时候,需要new一个用户,测试的时候需要用到一个用户;有人说可以用Hibernate方言实现数据库的任意切换,但是如果存储到文件中的时候,这个时候就解决不了问题了;有人说直接用Service操作用户和DB了,但这样无法实现数据库的任意切换,我们利用抽象,利用接口实现了需求。







内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

野火少年

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值