分层的初步理解

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。







### GraphRAG 社区分层概念 GraphRAG 中的社区分层是指从原始文本中提取的知识图谱被进一步组织成具有层次结构的不同社区。这种层次化处理使得信息不仅可以在全局范围内进行有效的管理检索,还能针对特定主题或领域提供更精细的服务[^2]。 #### 构建社区层次结构的过程 为了创建这样的分层体系,首先需要对输入的数据集进行全面分析,识别其中的关键实体及其关系,并以此为基础建立初步的知识图谱。随后,通过聚类算法或其他相似度量手段将关联紧密的对象聚集在一起形成一个个独立却又相互联系的小型社群——即所谓的“社区”。接着,依据各社区之间的连接强度以及成员间的交互模式等因素继续向上划分更高一级别的大区直至整个网络呈现出清晰有序的整体架构为止。 ```python import networkx as nx from sklearn.cluster import DBSCAN def create_community_hierarchy(text_data): # 假设 text_data 已经经过预处理并转换成了适合构建知识图谱的形式 G = nx.Graph() # 创建无向图用于表示知识图谱 # ... 添加节点边到G... # 使用DBSCAN算法进行初始社区检测 clustering_model = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(nx.to_numpy_matrix(G)) communities = {} for node_id, cluster_label in enumerate(clustering_model.labels_): if cluster_label not in communities: communities[cluster_label] = [] communities[cluster_label].append(node_id) hierarchical_structure = build_hierarchical_structure(communities) return hierarchical_structure def build_hierarchical_structure(communities): hierarchy = {} while True: new_communities = merge_similar_communities(communities) if len(new_communities) == len(communities): break communities = new_communities.copy() level_name = f'Level_{len(hierarchy)+1}' hierarchy[level_name] = list(communities.values()) return hierarchy def merge_similar_communities(communities): merged = False result = {} keys = sorted(list(communities.keys())) for i in range(len(keys)): current_key = keys[i] if current_key is None: continue similar_found = False for j in range(i+1, len(keys)): other_key = keys[j] similarity_score = calculate_similarity_between_two_sets( set(communities[current_key]), set(communities[other_key]) ) if similarity_score >= threshold_for_merging: combined_set = communities.pop(current_key) | communities.pop(other_key) del communities[current_key]; del communities[other_key] temp_index = max([int(x) for x in filter(str.isdigit, ''.join(map(str,keys)))] or [-1]) + 1 communities[str(temp_index)] = list(combined_set) similar_found = True; merged=True; break if not similar_found and current_key != 'None': result[current_key]=communities[current_key] if not merged: for k,v in communities.items(): if str(k)!='None':result[k]=v return result ``` 上述代码展示了如何基于给定的文字资料`text_data`来构建一个简单的社区分层结构。这里采用了`networkx`库来进行图形操作,并选择了密度峰值聚类(`DBSCAN`)作为初次分割工具;之后则定义了一个循环函数用来逐步合并那些彼此间存在较强关联性的子群组,最终得到一个多级嵌套的结果集合。
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