7、基于MVC模式的Web应用设计与开发指南

基于MVC模式的Web应用设计与开发指南

在Web应用开发领域,MVC(Model-View-Controller)模式因其与Web底层架构的高度契合性,正逐渐改变着Web应用的设计和开发方式。下面将详细介绍如何运用MVC模式进行Web应用的设计与开发。

1. MVC设计流程

当你有了开发Web应用的想法,准备开始设计时,可参考以下有效的设计工作流程:
1. 预热准备 :放松身心,理清思绪,思考应用的目标。设想自己是用户,在应用中完成一些任务,遇到问题并添加新数据,以此进入思考应用组件的状态。
2. 确定模型 :找出应用要处理的基本“事物”,即模型对象。这些对象不一定与数据库表直接对应,但很可能相关。此时无需过多考虑对象的属性,而是开始思考它们之间的关系。
3. 创建静态HTML原型 :在明确驱动创建应用的灵感并确定了构成其功能的基本模型对象后,从用户角度出发,规划用户如何与这些对象交互。开发一系列由CSS支持的静态HTML页面,这些页面可用于向他人展示网站概念,同时也为后续的服务器端开发提供指导。
4. 设计控制器 :以静态HTML原型为指导,思考应用的主要功能区域。每个功能区域对应一个控制器,包含处理该区域所需的所有入口点和业务逻辑。
5. 定义动作 :对于每个控制器,考虑用户需要执行的动作。在Ruby on Rails中,每个动作对应控制器上的一个公共方法。有些动作对应网页,而有些则执行功能并根据结果将用户重定向到其他页面。一般来说,不创建或修改数据的动作应

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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