领域模型实体类分类(待更新)

本文详细解析了PO(PersistentObject)、DO(DomainObject)、DTO(DataTransferObject)、VO(ViewObject)的概念及其应用场景,尤其强调了它们在软件架构不同层次中的角色,如持久层、服务层和展现层。通过具体实例,如用户表对应对象的映射,帮助读者深入理解这些对象在实际开发中的作用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. PO(Persistent Object):持久化对象,表示持久层的数据结构(如数据库表);--持久层
  2. DO(Domain Object):领域对象,即业务实体对象;--服务层
  3. DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,原来的目的是为EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以降低分布式调用的次数,提高分布式调用的性能,后来一般泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对象,因此可以将DTO看成一个组合版的DO --服务层
  4. VO(View Object):视图对象,用于展示层视图状态对应的对象。--展现层

领域对象举例

//数据库中用户表对应的对象映射
import java.io.Serializable;
import java.util.Date
public class User implements Serializable{
    private int userId;
    private String userName;
    private String password;
    private int credits;
    private String lastIp;
    private Date lastVisit;

    //省略get/setXXX方法
}

Tips: 领域对象一般要实现Serializable接口,以便可以进行序列化操作

### ArcGIS Pro 中的影像分类方法 #### 准备工作 在开始影像分类之前,确保安装并配置好ArcGIS Pro环境。打开软件后,新建一个项目命名为`VegDetectionArcGISPro`,可以自定义项目的保存路径[^2]。 #### 数据准备 为了进行有效的影像分类,需要获取高质量的遥感影像作为输入数据源。这些影像可以从卫星传感器、航空摄影或其他可用资源获得。对于特定应用领域(如植被检测),可能还需要收集辅助数据集来提高分类精度。 #### 创建训练样本 选择合适的区域建立训练区,在此区域内手动标注不同类型的地物类别标签。这一步骤至关重要,因为后续模型的学习依赖于所提供样例的质量和代表性。利用ArcGIS Pro内置工具绘制多边形矢量文件表示各个类别的范围,并将其转换成适合机器学习算法使用的格式[^1]。 #### 训练分类器 基于上述创建好的训练样本集合,采用支持向生机(SVM)、随机森林(Random Forests)等常用统计学或人工智能技术构建预测模型。在此过程中,调整参数设置以优化性能指标直至满意为止。完成之后导出已训练完毕的分类器以便应用于更大规模的数据集中。 #### 执行分类过程 加载待处理的目标影像以及先前制作完成的分类器到ArcGIS环境中;执行分类命令实现整个研究区内所有像素点所属类别的自动识别划分。最终输出的结果将以新的栅格形式呈现出来,其中每一个像元都对应着某一具体地理实体类型编码值。 ```python import arcpy from arcpy.sa import * arcpy.CheckOutExtension("Spatial") # 设置工作空间 workspace = r"C:\path\to\your\project" arcpy.env.workspace = workspace # 定义输入影像和训练样本路径 input_raster = "image.tif" training_samples = "training_samples.shp" # 应用最大似然法(Maximum Likelihood Classification, MLC) 进行监督分类 mlc_output = "classified_image_mlc.tif" MLClassify(input_raster, training_samples, mlc_output) print(f"Classification completed and saved as {mlc_output}") ```
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
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