关于JFinal的框架-逻辑架构

  JFinal的框架的逻辑架构是十分简单的,说更加简单一点,它是简单的经典的MVC模式。

  它大致分为6个步骤:

  1. 客户端的request和response http请求

  2. JFinalFilter过滤器

  3. Handler请求处理器,对所有的请求进行公共处理

  4. Action动作处理器,先执行拦截器,最后执行具体方法

  5. 模型层 在这个层面上包括实体模型的定义,Db+ActiveRecord模式数据库操作的支持,从请求中解析出对应参数构造Model实例,可以理解为DAO层

  6. render 渲染器 负责将服务端的数据组装成客户端需要的数据类型或格式,返回给客户端。


  JFinal的运作原理(Web):

  1. 通过表单提交数据

  2. JFinalFilter拦截后调用Handler处理,执行ActionHandler

  3. ActionHandler根据请求的target从缓存的ActionMapping中获取映射的Action对象

  4. 通过Action对象获得在Controller中相映射的Method

  5. 从request中获取参数 进行model处理

  6. 数据库操作

  7. 渲染视图 render页面

打完收工!223015_8uc3_2297997.png

  

转载于:https://my.oschina.net/chrishellowoo/blog/407459

### DeepSeek-R1 架构详解 DeepSeek-R1 是一种基于大型语言模型的改进版本,其设计目标在于解决前代模型(如 DeepSeek-R1-Zero)中存在的不足之处,特别是在可读性和多语言支持方面的局限性[^1]。为了实现这一目标,DeepSeek-R1 采用了多阶段训练策略以及优化的数据处理方法。 #### 多阶段训练机制 DeepSeek-R1 的核心优势之一来自于其独特的多阶段训练流程。这种训练方式不仅增强了模型的基础推理能力,还使其能够在复杂场景下生成更高质量的内容[^2]。以下是关于多阶段训练的一些关键特性: - **初始预训练阶段** 初始阶段利用大规模无标注语料库进行自监督学习,帮助模型建立对自然语言的理解基础。此过程中的冷启动数据(cold-start data)起到了至关重要的作用,它为后续微调提供了坚实的知识框架- **强化学习与人类反馈结合** 在第二阶段,引入了来自真实用户的交互数据和专家评估信号作为奖励函数的一部分,从而指导模型向更具实用价值的方向发展。这种方法有效提升了最终输出内容的相关度及逻辑连贯性。 #### 结构化答案生成技术 除了先进的训练方案外,DeepSeek-R1 还特别注重如何以清晰易懂的形式呈现信息给终端用户。为此,开发团队专门设计了一套用于构建结构化响应的技术栈,使得即使面对高度抽象的概念解释需求时也能保持良好的用户体验水平。 具体来说,在实际应用过程中当接收到查询请求后,系统会自动分析输入文本特征并据此动态调整内部参数配置;与此同时还会检索关联数据库内的海量背景资料加以辅助说明——如此一来便可以确保每一个回复都既精准又详尽。 ```python def generate_structured_response(query, model_parameters): """ Generates a structured response based on the given query and model parameters. Args: query (str): The input question or statement from the user. model_parameters (dict): Configuration settings for adjusting the behavior of the language model. Returns: str: A well-formatted answer enriched with contextual information. """ analyzed_features = analyze_text(query) adjusted_params = adjust_model_settings(analyzed_features, model_parameters) retrieved_background = fetch_relevant_information(adjusted_params) final_output = compile_final_answer(retrieved_background, query) return final_output ``` 上述代码片段展示了简化版的结构化应答生成逻辑概览。其中涉及到了几个重要环节:首先是针对提问者的原始表述做初步解析操作 (`analyze_text`) ,接着依据所得结果修改相应的工作模式设定(`adjust_model_settings`),最后再综合考虑提取出来的补充素材完成整个答复组装工作(`compile_final_answer`)。 综上所述,通过采用创新性的多轮迭代式学习路径再加上精心打磨过的表达形式转换算法,DeepSeek-R1 成功实现了相较于前辈产品更为卓越的表现效果.
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