DAO设计模式

DAO设计模式
本章将详细介绍什么是DAO,以及使用DAO设计模式的优点。还将介绍如何设计数据库连接类、VO类、DAO接口、DAO实现类以及DAO工厂类。
通过本章的学习,读者应该能够完成如下几个目标。
了解什么是DAO设计模式以及其优点
熟练掌握如何定义数据库连接类
熟练掌握如何定义VO类
熟练掌握如何定义DAO接口、DAO类以及DAO工厂类
熟练掌握如何使用DAO实现数据库操作

1 DAO简介
DAO设计模式是属于J2EE数据层的操作,使用DAO设计模式可以简化大量代码和增加程序移植性。
回忆之前使用JDBC操作数据库,都是直接在JSP页面中写JDBC代码。这样导致JSP页面中包含大量的HTML代码和JSP代码,显示和功能代码混在一起,难以维护。因为要在JSP中使用JDBC代码,所有还必须导入“java.sql.*”包。这样的设计是非常不合理的,JSP只需要关注数据的显示,而不需要去关注数据是从哪里来的,获得怎么得来的。
使用DAO设计模式可以很好的解决如上的问题。DAO包含几个重要部分,分别如下。
(1)DAO接口
(2)DAO实现类
(3)DAO工厂类
(4)VO类
(5)数据库连接类

2 DAO各部分详解
DAO包括五个重要的部分,分别是数据库连接类、VO类、DAO接口、DAO实现类以及DAO工厂类,下面将对各部分进行详细的介绍。

2.1 数据库连接类
数据库连接类的主要功能是连接数据库并获得连接对象,以及关闭数据库。通过数据库连接类可以大大的简便开发,在需要进行数据库连接时,只需创建该类的实例,并调用其中的方法就可以获得数据库连接对象和关闭数据库,不必再进行重复操作。

2.2 VO类
VO类是一个包含属性和表中字段完全对应的类。并在该类中提供setter和getter方法来设置并获得该类中的属性。

2.3 DAO接口
DAO接口中定义了所有的用户的操作,如添加记录、删除记录以及查询记录等。不过因为是接口,所以仅仅是定义,需要子类来实现。

2.4 DAO实现类
DAO实现类实现了DAO接口,并实现了DAO接口中定义的所有方法。在DAO实现中通过连接数据库进行数据库操作。

2.5 DAO工厂类
在没有DAO工厂类的情况下,必须通过创建DAO实现类的实例才能完成数据库操作。这时就必须知道具体的子类,对于后期的修改非常不便。如后期需要创建一个操作Oracal的DAO实现类,这时就必须修改所有的使用DAO实现类的代码。
使用DAO工厂类可以很好的解决后期修改的问题,可以通过该DAO工厂类的一个静态方法来获得DAO实现类实例。这时如果需要替换DAO实现类,只需修改该DAO工厂类中的方法代码,而不必修改所有的操作数据库代码。

3 使用DAO完成数据库操作
实现数据库的CURD
添加记录
更新记录
删除记录
按ID查询记录
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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