spring+hibernate+freemarker 项目

本文介绍了一家公司决定采用Spring、Hibernate和Freemarker作为其项目的基础技术栈的原因。Spring因其强大的bean容器、ORM支持、AOP及IOC特性而被选中;Hibernate则因其更适合大型项目的持久层需求;Freemarker则因其与Spring的良好兼容性成为视图层的首选。

本人公司最近考虑用以上三个开源来开发项目,在前期开发中,经理考虑在三,为什么选择以下三个开源来做为开发模块呢?

1、spring技术,不用说,现在很多的项目都有用过spring来开发项目的,里面有很bean容器,有很好的orm,aop,ioc等,我想也正是因为有着这样的一个MVC的架构,所以我们也自然的选择了这个开源!

 

2、对于Hibernate做开发的执久层,当时我们考虑用ibarts 开源来做的,因为项目相对来说比较大,而对于ibarts来说,对项目的长期来考虑的话,我们更喜欢使用hibernate来开发,至于其中好处,我想大家也知道!

 

3、对于视图层的显示,我们考虑使用freemarker来做,虽然freemarker不是非常强大,但考虑和spring来结合,使用起来还是非常方便的!所以我们共同选择了freemarker来视图层来显示!

 

如果我完成了一个初步的设计的,我会把我的开发思路和大家一起分享的!

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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