9、灵活的面向对象软件架构在智能无线通信设备中的应用

灵活的面向对象软件架构在智能无线通信设备中的应用

1. 引言

在当今快速发展的信息技术领域,通信行业的复杂性和组件微型化趋势日益显著。手机、个人数字助理(PDAs)等复杂产品的惊人小尺寸便是这一趋势的直接体现。然而,除了这些面向消费者的产品外,还有一类被称为智能无线通信设备(SWCDs)的设备,它们具备类似的复杂性和功能。SWCDs的共同特征是能够通过无线方式与其环境进行通信,并展现一定的“智能”,即具有一定的复杂性和自主功能。

随着技术的进步,SWCDs的应用领域非常广泛,涵盖了从纯电信到安全应用,再到远程诊断和监控等多个方面。一个典型的应用示例是车队管理。面对如此多样化的应用场景,SWCDs制造商面临着巨大的挑战。为了更好地应对这些挑战,一个有效的解决方案是从硬件到软件的复杂功能持续转移。因此,开发一个灵活的面向对象软件架构变得尤为重要。

2. 平台和应用程序的具体细节

SWCD硬件平台具有高度的可变性,主要由一个核心模块构成,该模块包括一个NEC类型的处理器,运行频率为20MHz,可变数量的板载RAM(最多2MB),以及一些可选组件,如GPS模块、GSM/GPRS调制解调器、UARTs、实时时钟(RTC)、闪存等。此外,还可以通过电源、额外的接口电路以及任何数量的附加组件,如USB、以太网或蓝牙接口来补充核心模块。

2.1 硬件平台的可变性

组件类型 描述
处理器 NEC类型,20MHz
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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