【01】MVC

本文详细介绍了MVC设计模式的概念及其在Web应用开发中的运用。包括Model层负责数据处理、View层负责用户交互展示、Controller层负责流程控制等内容。通过JSP、Servlet和JavaBean的具体实现,帮助读者理解MVC模式的架构思想。

1. MVC

  • MVC全名是Model View Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用于组织代码,是一种业务逻辑和数据显示分离的方法。
  • 开发模式(模型) ,开发习惯;
  • MVC是一种组织代码的规则;

2. Model I

  • JSP + JavaBean

3. Model II 等价于 MVC

  • JSP + Servlet + JavaBean

4. MVC组成

4.1 Model – 模型

  • 封装数据、封装业务、数据处理
  • 进行数据处理的组件,包括
    a) 业务逻辑:biz || service
    b) 数据访问:dao
    c) 实体对象:entity || JavaBean || po || vo

4.2 View – 视图

  • 与用户进行交互的组件
  • 收集用户的请求信息
  • 将服务器处理的结果展现给用户
    JSP 、HTML、ASP、PHP

4.3 Control(Controller) – 控制器

  • 接收用户请求,调用业务逻辑、进行流程分发控制的组件。
    Servlet
    Action
    Controller

5. 代码结构

	com.XXX.model.entity
	com.XXX.model.biz
	com.XXX.model.biz.impl
	com.XXX.model.dao
	com.XXX.model.dao.impl
	com.XXX.controller
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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