10月27日培训日记

再次回顾了 FormBean BO
ActionServlet----------->Action--------->Manager-->DAO-->DB的调用流程序

以用户登录为例,让大家必须能自己把这个流程和其中的细节说出来,包括如何判断用户登录信息是否正确的细节。

接着详细为大家讲解Cookie的有关细节知识:
Cookie相当于服务器给客户端的变量。
假设所有人的声音一样,服务器接到连续接到几个电话,他能识别出这些电话是来自同一个人的,还是多个人的吗?不要考虑来电显示。通过Cookie可以让Web服务器识别出是哪一个浏览器发出的请求信息。
Cookie的细节与高级应用:如果实现单点登陆多个网站、如果让Session跨多个应用程序

项目练习:如何用Cookie实现自动显示上次的登陆用户名:显示登陆框和处理登陆请求用同一个jsp页面。

最后点评了一些学员完成的作业,发现问题比较突出:一些学员现在能够应用起spring,hibernate等完成一些用例,表面上看,程序的功能都可以实现,并且是使用了这些流行的所谓高级开发人员使用的框架,但是,检查他们的程序代码,真是非常糟糕,程序逻辑混乱,很多细节都显得非常幼稚可笑,让人读得头疼。例如,喜欢自作聪明,多次重复使用一个变量,以便达到用较少变量的定义来表达多个信息。我郑重告诫他们:“一个变量只去代表一种信息,不要让它身兼数职,否则,程序逻辑就容易混难,难以让人理解!”
另外,他们对如何复用程序代码,基本上还没有概念,例如,如果用户登陆成功跳转到success.jsp页面,如果用户登陆失败则跳转至failure.jsp页面,他们编写的代码如下:
if(bLogin)
{
RequestDispatcher rd = request.getRequestDispatcher("success.jsp");
rd.forward(request,response);
}
else
{
RequestDispatcher rd = request.getRequestDispatcher("failure.jsp");
rd.forward(request,response);
}
这是一种非常直接的,象写流水帐一样的思维,并且编译还报告错误,我建议他们进行如下修改:
String forwardPath = "failure.jsp";
if(bLogin)
{
forwardPath = "success.jsp";
}
RequestDispatcher rd = request.getRequestDispatcher(forwardPath);
rd.forward(request,response);
我的代码思维很简单,先编写好一种执行流程,然后再想想其他的流程怎样合理地嵌套到原来的执行流程中,无非常是通过增加一些代码修改一些变量值而已,这样就达到了执行效果的多样性。而学员习惯每个流程用一段单独的代码来处理,然后用if...else把代码这一段段代码组合起来。
其实,类似这样的编码技巧,我以前也讲过,只是学员们没有自己去感受,没有产生刻骨铭心的感受,所以,印象不深,听的时候觉得是这么回事,但过后就忘了。
对于稍微复杂一点的程序逻辑,他们的处理代码就更是混乱了,例如,我前几天让他们做的:对于这样的一个字符号串:"----xxx----bbbbbb----ccccc----",其中用"----"分隔出了每一部分内容,请提取和打印出其中的每段内容,要求采用String.indexOf和String.substring方法,一些学员做得就很不理想。

我以后的一个重要任务就是多看学员们写的代码,多指正他们的不足,这样才能让他们真正成为“精英”人才,而不是简单地掌握了那么多流行的框架技术。

myeclipse能够实现XML文档的DTD校验

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级,强调车规级可靠性、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。
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