浅谈Asp.net多层架构中的变量引用与传递

本文介绍了ASP.NET中实现多层架构的方法,包括构建DataCore基类进行数据库操作,通过重载函数调用不同存储过程,以及如何组织逻辑层和表示层。
Asp.net的多层架构主要是为了解决数据层,逻辑层,表示层等之间的关系。我的做法是这样的:首先建立一个DataCore的基类。基类里面封装了一些低层的数据库的基本操作,比如说数据库联接,调用存储过程等等。在这里面有一个地方值得注意,通过对一个函数的重载可以实现调用不同功能的存储过程。以下代码示例:

以下为引用的内容:
protected int RunProcedure(string storedProcName, IDataParameter[] parameters, out introwsAffected )
{
int result;
Connection.Open();
SqlCommand command = BuildIntCommand( storedProcName, parameters );
rowsAffected = command.ExecuteNonQuery();
result = (int)command.Parameters["ReturnValue"].Value;
Connection.Close();
return result;
}
protected SqlDataReader RunProcedure(string storedProcName, IDataParameter[] parameters )
{
SqlDataReader returnReader;
Connection.Open();
SqlCommand command = BuildQueryCommand( storedProcName, parameters );
command.CommandType = CommandType.StoredProcedure;
returnReader = command.ExecuteReader();
//Connection.Close();
return returnReader;
}
protected DataSet RunProcedure(string storedProcName, IDataParameter[] parameters,string tableName )
{
DataSet dataSet = new DataSet();
Connection.Open();
SqlDataAdapter sqlDA = new SqlDataAdapter();
sqlDA.SelectCommand = BuildQueryCommand( storedProcName, parameters );
sqlDA.Fill( dataSet, tableName );
Connection.Close();
return dataSet;
}
protected void RunProcedure(string storedProcName, IDataParameter[] parameters,DataSet dataSet, string tableName )
{
Connection.Open();
SqlDataAdapter sqlDA = new SqlDataAdapter();
sqlDA.SelectCommand = BuildIntCommand( storedProcName, parameters );
sqlDA.Fill( dataSet, tableName );
Connection.Close();
}
道理很简单,一看就懂。对于以后的操作有好处的。

其次是要建立逻辑层,这个逻辑层基本上就是实例化数据层DataCore之后为表示层返回一些DataSet,DataReader之类或是执行一些insert,update,delete之类语句。这个逻辑层也是为了区分整个Project下面不同功能模块。比如说用户模块起名叫做UserModel.cs,新闻模块叫做NewsModel.cs之类。逻辑层的另一个好处就是可以为表示层建立可以多次实例化的同一个对象或是方法。比如说User类,通过ID或是Username 查询并建立的对象可以被表示层多次调用。

最后是表示层,表示层的功能就是完成页面逻辑。主要是接受客户端数据然后经过简单整合和判断,传递给逻辑层处理。同样,接收逻辑层传递来的Dataset或DataReader,表示在前台页面。

未完,详细原文:http://www.evget.com/zh-CN/Info/ReadInfo.aspx?id=9120
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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