5.4-5.9工作总结

三层架构设计与实现
Q1.回收箱中的记录来自不同的表,如何显示,如果显示的话,就比较字段个数不同,很难显示,如果不显示的话,又怎么来清空回收箱,如果一条一条记录来删除?


总结:关于三层架构。
一、项目名称及描述:(实现步骤为:4-3-6-5-2-1)
1、WEB=表示层
2、BLL=业务逻辑层
3、IDAL=数据访问层接口定义
4、Model=业务实体
5、DALFactory=数据层的抽象工厂(创建反射)
6、SQLServerDAL=SQLServer数据访问层 / OracleDAL=Oracle数据访问层
DBUtility 数据库访问组件基础类
二、项目引用关系
1、Web 引用 BLL。
2、BLL 引用 IDAL,Model,使用DALFactory创建实例。
3、IDAL 引用 Model。
4、Model 无引用。
5、DALFactory 引用IDAL,通过读取web.config里设置的程序集,加载类的实例,返回给BLL使用。
6、SQLServerDAL 引用 Model和IDAL,被DALFactory加载的程序集,实现接口里的方法。
三、实现步骤
1、创建Model,实现业务实体。
2、创建IDAL,实现接口。
3、创建SQLServerDAL,实现接口里的方法。
4、增加web.config里的配置信息,为SQLServerDAL的程序集。
5、创建DALFactory,返回程序集的指定类的实例。
6、创建BLL,调用DALFactory,得到程序集指定类的实例,完成数据操作方法。
7、创建WEB,调用BLL里的数据操作方法。
注意:
1、web.config里的程序集名称必须与SQLServerDAL里的输出程序集名称一致。
2、DALFactory里只需要一个DataAccess类,可以完成创建所有的程序集实例。
3、项目创建后,注意修改各项目的默认命名空间和程序集名称。
4、注意修改解决方案里的项目依赖。
5、注意在解决方案里增加各项目引用。
在本系统中:
aspx页面->按钮事件button(同时绑定页面上的literal控件)->调用js文件->调用controller中的方法->调用IService接口->通过Service来实现(业务逻辑层)->在业务逻辑层会调用    DAL(数据访问层)和实体model(entity)。

在数据库中,中文一般用nvarchar和nchar,两个字节存放,英文一般用varchar和char,一个字节存放,标志位一般用bit或者tinyint,就一个字节。
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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