减少贫血的domain object

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,并通过在Service层增加BaseService和DAO层增加BaseDAO来减少所谓的“贫血的DomainObject”。此外还详细说明了各层的具体实现方式。

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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
内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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