rapid-framework v2.x路线图

Rapid Framework 2.x版本将采用插件体系,支持灵活组合多种技术栈,包括SpringMVC、Struts、Ibatis等,同时整合Flex、BlazeDSRemoteObject及Spring,率先引入Flex技术。路线图还包括增强展示层功能、增加列表组件、整合安全框架(基于RBAC的SpringSecurity或简化版安全管理)、数据访问层支持多种技术(Ibatis、SpringJDBC、JPA),并提供复杂模板和多表关联操作。项目网站为http://code.google.com/p/rapid-framework。

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    在1.0.2发布以后,很多同学认为切换至struts2.0时不方便.按原先的方式,切换时还需要将struts 1的配置代码进行删除.

对于此,如果想要添加其它组合也会不方便.

 

    所以2.0将重新设计为插件体系,不同的组合可以随意搭配,如(springmvc+struts+struts2)+spring+(springJdbc,ibatis,hibernate,JPA).做一个生成不同组合的脚手架的框架.以便吸引更多的用户使用rapid-framework.

 

    而框架也将更多的关注展示层的东西,而现在Flex现正受到越来越多的关注,将率先整合进来.

 

 

以下为v2.x路线图内容

采用插件体系

    将发布插件开发文档,便于开发插件.

整合其它显示层技术

Flex+BlazeDS RemoteObject+Spring

(BlazeDS其实就是精简的免费版本的LiveCycle ES,完全没有必要购买昂贵的LiveCycle. 还有现在网上spring集成的方式只有一个SpringFactory例子,而框架将改造成BlazeDS+Spring零配置的方式)

 

Ext2的CRUD页面

 

WEB框架


     SpringMVC


增加列表组件


    Jmesa,简单的纯jsp List

 

整合安全框架

 

   基于RBAC的SpringSecurity权限管理 or 重复发明轮子rapid-security(SpringSecurity虽然很强大,但感觉真的很复杂.而普通的项目可能根本就没有必要拥有SpringSecurity那种灵活性.而框架自带的将是非常mini的安全管理.并且包含直接可用的JSP页面)


数据访问层


    Ibatis,SpringJDBC,JPA


其它


   提供复杂模板,完成多表关联操作

 

 

rapid-framework项目网站: http://code.google.com/p/rapid-framework

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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