Naked Objects 入门(基本是翻译官方文档)

本文介绍了NakedObjects框架的安装及使用方法,并通过一个简单的Customer类实例演示如何快速搭建应用程序。文章还概述了如何配置环境、创建domain对象及运行客户端程序。

下载

http://www.nakedobjects.org

\D-[Development_tools]\JAVA\Full Stack Web Framework

安装

直接解压到安装目录就可以了,我的是:

D:\java\nakedobjects-3.0

体验一把

执行:

D:\java\nakedobjects-3.0\demos\expenses\ExpensesDND.bat

会出现一个客户端程序,使用 'sven' 密码 'pass' 登录进去可以体验一下。不过这个界面在我的审美来看,是挺丑的

执行:

D:\java\nakedobjects-3.0\demos\expenses\ExpensesHTML.bat

将启动一个Jetty ,访问 http://localhost:8080/logon.app
使用同样的用户名的密码登录。
简单试了一下,有i18n 问题,后面要研究一下他用的什么数据库和数据库编码

简介

Naked Objects 其实就是DDD 的实现

首先,定义出domain 模型,也就是实体对象。

有了这个裸体对象,其他就不用你管了

Hello World

  1. 在eclipse 里新建一个项目
  2. 在build path 中,加入 D:\java\nakedobjects-3.0\lib 下所有的jar 包(其实不一定全要,懒得选了)
  3. 建一个domain类,这里是Customer,domain 类要继承 org.nakedobjects.applib.AbstractDomainObject (这里是有比较强的侵入性)
  4. 定义domain 的属性,这里只有一个String 型的name
  5. 修改name 属性的get set 方法(怎么改看代码吧)
  6. 项目根目录下 添加一个 config 目录
  7. config 目录中,分别新建 nakedobjects.properties 和 passwords 两个配置文件(具体看代码吧)
  8. open run dialog ,在当前项目中建立一个 Main class 为 org.nakedobjects.nof.boot.NakedObjects 的Java Application
  9. ok,run 一下,应用就跑起来了,用passwords 里配置的用户登录,就能对Customer 这个对象进行操作了

代码位置:

svn://portal/private/wen/noapp(呵呵,在我们内部服务器上……,下次打包上传) 

图标

在 images 目录下放置图片,可以设置对象图标

Fixture

  1. 写一个 CustomerFixture 的类
  2. 在 nakedobjects.properties 中添加一个配置项
  3. 运行就有了

Run Web 

  1. copy D:\java\nakedobjects-3.0\resources\web 目录到项目目录(这里主要是写图片和CSS ,不要也可以,自己重新写也可以)

What next?

The next step is to start enriching your one-class application by e.g.
• Adding properties to a class
• Adding methods to a class
• Adding rules and constraints, using annotations or recognised methods
• Adding new classes
• Writing a purpose-design Repository to replace the generic repository
• Writing and linking in additional services

几个概念

  • Domain objects
  • Properties
  • Title
  • Actions
  • Services
  • Fixtures
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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