介绍个暑假实习的项目,请高手闷批批!--大家不要客气

本文介绍了一个基于Hibernate、Spring、Struts1.1及Ajax技术的J2EE项目架构与实现细节,包括整体设计思路、各层职责划分、数据流转方式及异常处理等。
暑假实习做个J2ee项目,请大家批!

整体架构:Hibernate+Spring+Struts1.1+Ajax(只用了一点点Ajax)

Web服务器: Tomcat 5.0.28

数据库服务器:Oracle 9i

总的来说系统分成三层:持久层,业务层和Web层。
整个项目纵向开发,每个人负责单一模块的所有层的代码,各个模块之间的调用,自行协调。

首先从持久层来说,分成两个包,bean和dao:bean包内包含自动生成的hbm文件和类文件,单张表对应单个类,没有级联映射;dao包内包含的对单表(有的也包含业务逻辑相关的表)的CRUD操作(通过HibernateTemplate完成)。

业务层:service大部分只是简单调用了dao的类。

Web层:分成两个包form和action,form包内包含了ActionForm类文件;action包内包含的DispatchAction类文件,每个DispatchAction完成对一个数据表的crud操作。

各层之间的数据传递:数据库查询得到ArrayList,其中包含了bean类的对象,由持久层一直到Web层。由页面获的数据则通过ActionForm将数据复制到bean类中(手工完成的,繁!!!),最终写入数据库。

各层之间得耦合:通过Spring IOC “解耦”。

异常处理:没有自定义异常类型,持据层捕获异常,throw新得RuntimeException,一直抛到Web层。

事务配置:通过HibernateTransactionManager配置在业务层。通过方法名匹配,将addXXX,updateXXX,delXXX配置成原子操作。

还有一点,struts通过plugin加载spring,所有的action请求都被发送到org.springframework.web.struts.DelegatingActionProxy,通过method参数执行对应的方法。

整个过程没有考虑性能,所以对HQL和Hibernate没有深入学习(可惜!)。

俺是新手一个,哪里没有说明白的,请大家随便问。
系统不合理的地方,请大家任意批!!!
【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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