减少贫血的domain object

最新推荐文章于 2022-03-15 13:39:13 发布
最新推荐文章于 2022-03-15 13:39:13 发布 · 122 阅读 · 0
文章标签：

#Ajax #DAO

本文分享了一种通过Ajax技术优化DomainObject的实践方法。作者介绍了一个项目中如何通过自定义反射机制的Portal入口类来调用操作层方法，并通过增加BaseService和BaseDAO来减少所谓的“贫血的DomainObject”，同时保持业务逻辑的清晰性和代码的整洁。
今天在javaeye中看到关于domain object的讨论
http://www.iteye.com/topic/11712
想想自己是怎么实现的!我用的是ajax技术,看到一般的ajax都是直接调用service层的方法,而我在一个项目中调用的是opration层的方法,其实真实意义上是平时所说的逻辑层,通过自己写的一个反射机制的portal入口类来实现!
在service层增加一个baseService 来实现基础类的CRUB,同时在DAO层也增加baseDAO,这样可以减少Martin Fowler称之为“贫血的domain object”。在opration中实现业务逻辑,由于业务逻辑基本上都是CRUB操作,所以基本上baseService可以满足了;如果不能满足,可是继续baseService进行实现.
opration(buisness)->service->serviceImpl->DAO->DAOImpl
DAO层: BaseDAO BaseDAOImpl
Service层: BaseService BaseServiceImpl
opration层:Oopration
ddd的战术篇: domain object之二
abchywabc的博客
02-24 3829
用代码具体说明ddd中的domain object(entity, value object, aggregate)的实现。
java domain model_领域对象模型（domain object model）
weixin_29706315的博客
02-13 863
在Play程序中，模型(model)占据了核心地位。它是程序操作的信息的特定领域的表现方式。Martin Fowler这样定义模型：负责表达业务概念，业务状态信息以及业务规则。尽管保存业务状态的技术细节是有基础设施层实现的，但是反应业务情况的状态是有本层控制并且使用的。领域层是业务软件的核心。Java中有一个常见的反模式：仅仅把模型当作一个个的简单的Java Bean，里面就只有一些字段和gett...
用Service充当Domain Object
12-27 138
今天看到后端一个ReportService里面的代码太过于复杂，所以想把逻辑放到Report这个DTO里面，作为DO，也就想到了充血模型。 目前工程的依赖关系： controller -> service -> dao -> domain 我试着重构一下，啊，工程太过于浩大，因为目前我们把EntityBean也叫成domain，搞得我把DO放到...
ddd的战术篇: 如果没有domain object 世界会是怎样的？
abchywabc的博客
03-10 1128
用贫血模型的一个简单的例子来对比ddd提倡的充血模型的写法
（转）总结一下最近关于domain object以及相关的讨论（来自JavaEye，作者robin）
随风的专栏
10-19 3853
转自：http://www.cnblogs.com/lzcarl/archive/2005/09/07/231743.html 在最近的围绕domain object的讨论中浮现出来了三种模型，(还有一些其他的旁枝，不一一分析了)，经过一番讨论，各种问题逐渐清晰起来，在这里我试图做一个总结，便于大家了解和掌握。  第一种模型：只有getter/setter方法的纯数据类，所有的业务逻辑
domain object以及相关的讨论（转）
xymyeah
06-09 1304
来源：http://www.cnblogs.com/OtisBlog/archive/2009/02/15/1390955.html 第一种模型(贫血的domain object)在最近的围绕domain object的讨论中浮现出来了三种模型，(还有一些其他的旁枝，不一一分析了)，经过一番讨论，各种问题逐渐清晰起来，在这里我试图做一个总结，便于大家了解和掌握。 第一种模型：只有g
充血模型和贫血模型
有心好书
06-13 5291
占位
什么是领域模型(domain model)？贫血模型(anaemic domain model)和充血模型(rich domain model)有什么区别？
m0_67788957的博客
03-15 860
什么是领域模型(domain model)？贫血模型(anaemic domain model)和充血模型(rich domain model)有什么区别？ 领域模型是领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示，又称为概念模型或分析对象模型，它专注于分析问题领域本身，发掘重要的业务领域概念，并建立业务领域概念之间的关系。贫血模型是指使用的领域对象中只有setter和getter方法（POJO），所有的业务逻辑都不包含在领域对象中而是放在业务逻辑层。有人将我们这里说的贫血模型进一步划分成失血模型（领域对象完
Domain Object贫血vs富血(DDD)和spring roo到ruby的扯淡
PeterWei 光波
04-16 3279
引子：前几天，小胖和我说他们公司CTO批他了，说他写的代码不够OO，不够DDD。细问才知道他们CTO在推DDD(领域模型驱动设计).我当时给他的观点是，JavaEE应用是天生贫血的，并不能像ruby之类的语言做到很好的富血，做到DDD。因为这些观点也是N年前讨论过的问题，我记得冒似robbin当年还下过定论：Java天生是贫血的。所以有了ruby之流做RAD快速开发。但当seam到spring roo的出现与完善，富血DDD在Java里也变得可行起来（此论言之尚早，拭目以待）。我以前也和别人争吵过哪个更好，
失血贫血充血胀血模型.docx
08-03
失血模型是一种软件设计模式，其中领域对象（Domain Object）仅包含数据字段的getter和setter方法，不包含任何业务逻辑。这种设计将业务规则和操作完全分离到独立的服务或管理类中，通常称为Transaction Script。在...
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
最新发布
11-25
【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源，重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程，涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型，采用小信号扰动方法进行频域扫描，获取系统输出阻抗特性，并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性，帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法；②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程；③复现高水平学术论文中的关键技术环节，支撑科研项目或学位论文工作；④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议：建议读者结合相关理论教材与原始论文，逐步运行并调试提供的Simulink模型，重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响，通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化，深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件
11-25
本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。 功能特点 硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。 模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。 注意事项 触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。 硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。 使用说明 下载资源文件：下载并解压本资源文件。 导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。 配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。 编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。 测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。
SGLang核心技术详解[项目源码]
11-25
SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。
FPGA组合逻辑建模[项目源码]
11-25
本文详细介绍了FPGA中组合逻辑电路的三种建模方式：Verilog HDL门级建模、数据流建模和行为级建模。门级建模通过逻辑门实例化描述电路，包括多输入门、多输出门和三态门的使用方法。数据流建模使用assign语句对输出信号进行连续赋值，适用于wire类型信号。行为级建模则从外部行为角度描述电路功能，主要使用always语句结合条件语句、多路分支语句和循环语句实现。文章通过二选一数据选择器的实例展示了三种建模方式的具体实现，并比较了它们的优缺点。
基于FPGA的二维卷积识别系统实现与完整项目资料
11-25
项目名称：基于可编程门阵列的二维卷积运算识别系统 本项目完整呈现了运用现场可编程门阵列技术实现二维卷积识别功能的完整解决方案。系统包含经过验证的硬件设计源码、详尽的技术说明文件、完整实验数据集及深度分析报告。 项目技术特色： 1. 本设计已通过学术导师专业审核，在结题答辩环节获得95分的优异评价 2. 所有硬件描述语言代码均通过功能仿真与板级测试，各项识别功能运行稳定可靠 3. 系统架构采用并行处理机制，通过流水线设计显著提升卷积运算效率 4. 提供完整的项目开发文档，包括设计规范、测试方案和性能分析报告 适用对象： 本资源特别适合电子工程、计算机科学、智能系统、信息处理、自动控制及相关专业领域的在校师生、科研人员及工程技术人员参考使用。既可作为数字电路课程设计、毕业设计的优质案例，也可作为FPGA开发入门到精通的实践教材。具备一定数字电路基础的开发者可基于现有架构进行功能扩展和性能优化，直接应用于科研项目或工程实践。 技术文档包含完整的系统设计思路、接口定义方案、时序分析数据和资源利用率报告，为学习者提供从理论到实践的完整技术路径。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
HTML5 Plus图片上传[项目源码]
11-25
本文介绍了如何使用HBuilder、HTML5 Plus和MUI框架实现手机APP拍照或从相册选择图片上传的功能。通过HTML5 Plus的Camera、Gallery、IO、Storage和Uploader模块，开发者可以轻松管理设备的摄像头、系统相册、本地文件系统、应用数据存储以及网络上传任务。Camera模块用于拍照和摄像操作，Gallery模块支持从相册中选择图片或视频文件，IO模块用于文件系统的目录浏览和文件读写，Storage模块用于应用本地数据的保存和读取，而Uploader模块则用于将文件从本地上传到服务器。文章还提供了单张和多张图片上传的demo下载地址，以及后台Java代码的下载链接，方便开发者快速实现相关功能。
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
11-25
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档主要介绍了一个基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型，旨在通过仿真手段对电力系统中的潮流分布进行分析与研究。该模型可用于教学演示或科研实践，帮助理解复杂电力网络中功率流动的基本规律。文中可能涉及潮流计算的核心方法，如牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法，并结合Simulink工具实现系统建模与仿真分析，便于用户直观掌握电力系统稳态运行特性。; 适合人群：具备电力系统基础知识的高校学生、研究人员及从事电力工程相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统课程的教学辅助，加深对潮流计算原理的理解；②作为科研项目的仿真基础，支持对多节点电网运行状态的分析与优化；③帮助开发者掌握Simulink在电力系统建模中的应用技巧。; 阅读建议：建议读者结合文档中的模型结构与仿真结果，自行搭建Simulink模型以加深理解，同时可参考提供的网盘资源获取完整代码与模型文件，便于调试与扩展功能。
基于Python和Django框架开发的智能在线教育平台-包含课程管理-学生注册-视频播放-在线测试-实时聊天-作业提交-成绩统计-教师管理-学习进度跟踪-个性化推荐-数据可视化-.zip
11-25
基于Python和Django框架开发的智能在线教育平台_包含课程管理_学生注册_视频播放_在线测试_实时聊天_作业提交_成绩统计_教师管理_学习进度跟踪_个性化推荐_数据可视化_.zip上传一个【汇编语言】VIP资源
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值