我们的项目

这两天在做一个项目,采用的是spring+hibernate+struts,今后还将采用jbpm。

因为我是后加入的,负责做一个接口,每天固定时间批量提取数据调用tuxdeo接口。因为我公司很多遗留系统是采用c++编写的,对外提供tuxdeo调用,这里就需要将weblogic和tuxdeo进行域关联 ,建立wtc,据我所知好像java调用tuxdeo只有这一种方法吧,都是bea的产品,算是垄断了。还有个定时功能,本来想采用java timer,一个同事指点了一下可以通过spring的定时调度解决,也搞定了。于是利用空闲时间借机研究了一下这个项目的整体构建。

我们采用的是myeclipse5.0,  一个好处就是开发快速,首先对于spring+hibernate后台来说,能够将数据库表,一次性映射成POJO、hbm.xml、DAO、以及整合好的applicationContext.xml文件,这样我们只需要编写业务操作层就可以完成后台程序的开发,业务操作层里面包含DAO类作为的属性和调用这些属性的商务方法,然后将业务操作类配置进spring,通过IOC和myeclipse自动生成的DAObean进行关联。就可以了,一切就这么简单。开发人员真的就关注商务逻辑就好了。

至于前台,spring的标准教材说了2种方法来集成struts,一、将struts的Action配置进spring,感觉好麻烦。二、继承spring提供的各种Action类,这个方法思路比较清晰。但是我们的好同事们采用了另一种方法,在action中先初始化web.xml定义好的ApplicationContext,然后直接getBean()出来要用的业务操作类,这样前台的开发人员根本不需要了解什么spring的存在,struts还是采用其标准的开发。这里也给我一些提示:为什么一定要用spring-model来集成jbpm,各干各的也未尝不可。

当然还有些改进的地方,比如没有采用spring的AOP,一些事务还是通过编程实现的....,我们只是用到了各种技术的最简单最基础的功能,还没有发挥出他们的全部能量。继续努力吧!



基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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