[导入]从级列理论看MVC架构

传统Web应用的有限状态机模型
博客提到cocoon文档中关于传统Web应用的内容,传统Web应用将自身建模为有限状态机来模拟控制流,由多个状态组成,每次处于一个状态,请求会使应用转变状态,转变时可能有更新对象、返回网页等副作用。

cocoon的文档中有这样一段话:
Traditional Web applications try to model the control flow of a Web application by modeling the application as a finite state machine (FSM). In this model, the Web application is composed of multiple states, but the application can be only in one state at a time. Any request received by the application transitions it into a different state. During such a transition, the application may perform various side-effects, such as updating objects either in memory or in a database. Another important side-effect of such a transition is that a Web page is sent back to the client browser.

    Servlet模型提供的正是一个最基本的基于IO的FSM模型:应用程序的状态变量存储在session中,应用程序根据用户请求更新session中 变量的值。这里一个隐含的假设是session中的变量是不相关的,因为servlet模型中没有提供任何机制来同时操纵一组相关变量,例如我们在 session中存放了三个变量name, title, data, 如果我们希望删除这三个变量,我们必须通过三次独立的函数调用来完成,servlet模型本身并不知道这三者之间的关联关系。
    当web应用程序逐渐变的复杂起来,这个最简单的FSM模型就显得力不从心了。因此发展出了MVC模型(Model-View-Controller), 这是对有限状态机的一个精细化。首先我们识别出session,request中的变量之间存在相关性,而且变量之间的地位也是不平等的,某些变量的改变 将直接导致另外一些变量的改变。因此变量根据相关性被聚合起来,构成很多对象。应用程序的状态不再由一个个独立的变量构成,而是由具有更丰富语义的对象构 成。在大的结构方面,一些基本的对象被分离出来,构成一个核心,即model层, 而外围的变量被分割在不同的view中。 在流行的struts和webwork等MVC框架中,变量的聚合都定义在action层, 各个相关的action并没有汇聚成一个具有独立意义的对象,似乎仅仅做到了model层和view层的分离,在model层内部并没有建立合适的模型, 即struts和webwork等建立的MVC模型中隐含假定整个model层内部是没有结构的(注,我对struts和webwork的了解限于简单介 绍文档,这里的说法可能并不准确)。一些更加精细的MVC架构直接支持model层的分解,即model层由一系列不相关的对象构成,每个对象具有从属于 自己的action。沿着这个复杂性发展的级列继续下去,我们可以知道,当对象之间的交互变得更加复杂的时候,我们需要框架本身能够直接支持model层 对象之间的相关性。最简单的控制关系是树形结构,即父节点控制子节点,父节点销毁的时候子节点自动销毁。这样就构成所谓的HMVC (Hierarchical MVC)模型。在这个模型中,model层由一系列的对象组成,而且这些对象被分割到不同的package中,组成一个树形结构.
内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升,强调车规可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
内容概要:本文系统阐述了汽车电子软件测试的整体框架,重点围绕软件及系统集成测试、软件与系统(需求)测试、验收测试、测试报告编写以及整体测试状态汇总五大核心环节展开。详细说明了软件集成测试与系统集成测试在组件聚合、软硬协同、接口验证等方面的实施策略与技术差异,明确了软件测试偏重逻辑正确性(白盒)、系统测试关注端到端行为表现(黑盒)的定位区分,并强调验收测试正从工程交付关口转变为用户价值验证的核心环节。同时,文章指出测试报告需建立需求与用例间的可追溯链,整体测试状态汇总则是呈现软件质量全景的“仪表盘”,对于多域协同的复杂汽车系统至关重要。; 适合人群:从事汽车电子、嵌入式系统开发与测试的工程师,尤其是工作1-3年、希望深入理解软件测试体系与流程的中初技术人员;也适用于项目管理人员和技术负责人; 使用场景及目标:①理解汽车软件测试各阶段的边界、职责与协作关系;②掌握集成测试中软/硬件接口验证的方法论;③构建从技术测试到用户价值验证的全局视角,提升测试策略设计能力; 阅读建议:此资源以工程实践为基础,结合ASPICE等标准演进,不仅讲解测试技术细节,更强调测试管理与用户思维的融合,建议结合实际项目流程对照学习,并关注各测试层之间的衔接与追溯机制。
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