GRAILS 缘起

在监督一个由新手组成的团队进行内部开发项目时,我们经历了从使用Struts1到最终选择Grails框架的过程。面对一系列的技术挑战,包括不熟练的数据库操作和对Spring等框架的不熟悉,我们逐步探索并找到了合适的解决方案。

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出差回来的时候,公司交给我一个任务,负责监督所有项目的执行情况。在这些系统中,有一个项目是公司内部的开发任务,没有什么熟练的PG来做,只有几个刚入行的所谓的菜鸟。
在和菜鸟几天的接触中,形形色色的低级错误不断涌现在我的面前。在我感叹一切皆有可能的时候,我也在思考是不是当前使用的纯java加少量的struts1的框架对这帮菜鸟而言太过于高深,甚至有点像葵花宝典一样让他们不得不丢掉命根子。
当然作为我个人而言,我是从来不会选择struts1这个框架的。在我的心目中,过于繁琐的xml配置和大量的冗余代码已经宣布了这个框架的失败。这种失败现在已经体现出来,因为struts2几乎就和struts1没有任何相似,完全是另一个爹生的。而直接的jdbc的编写,对菜鸟们和系统来说都是中残酷的考验,不知道连接池和事务管理为何物的菜鸟足可以用几行代码把系统彻底搞垮。所以,为了不要让我监督的系统出乱子,我必须的重新共建当前的框架。
在经过调查和思考之后,我决定采用jpox和spring相结合的框架。但是在实践的过程中发现,菜鸟们对这些东西也是不能快速的上手,虽然技术本身很好,我的项目看来依然会不能按期按质的完成。实在不行,开来还是得上我的藏箱底武器ROR,但是另外一个问题又摆在面前。对于仅仅学过java的新手而言,Ruby的语法和动态语言的特性估计很难适应。另外一个方面就是,已经完成的一部分商业逻辑的java代码基本上就要作废。这个时候,GRAILS进入了我的视线。和RAILS的相似,以及和java的无缝集成等种种优点让我确定这就是当前项目的the one。在给菜鸟们演示完本人尝试的一些小小的demo之后,发现菜鸟们的眼睛里面已经不再有恐惧,取而代之的是渴望,对发挥自己潜能的渴望。
后面的事情可想而知,我们的项目成功地完成。GRAILS也成为我们开发小型应用的首选框架。
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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