J2EE业务层模式:服务门面,应用服务,以及业务委托,服务定位器

本文总结了J2EE领域业务层的四个关键设计模式:服务门面、应用服务、业务委托和服务定位器。通过这些模式,可以实现低耦合、高复用的系统架构。文章解释了如何通过POJO或EJB实现服务门面,以及业务委托如何进一步降低表现层与业务层之间的耦合。
关键字: 服务门面,应用服务,以及业务委托,服务定位器
现在J2EE领域无论是表现层,业务层还是持久层,框架满天飞,虽然说框架为我们省了很大的力气,但是我们还是需要掌握J2EE里面经常用到的一些模式,下面对J2EE领域业务层的几个模式做一个小的总结:
服务门面,应用服务,业务委托,服务定位器这四个模式是J2EE中经常要用到的几个模式,其中服务门面我们可以通过POJO或者是EJB中 session bean来实现,应用服务就是与服务门面交互的具体的服务,服务门面去调用应用服务来获得相应的服务,这样就可以使得服务门面的业务逻辑和具体的服务相分 离,实现低耦合高复用。现在再来说说业务委托,它是又业务层的人员来实现,并且暴露给表现层人员来使用,业务委托其实就是对具体的服务门面进行了封装,它 把具体的业务逻辑委托给了服务门面,这样做的好处就是:表现层与业务层的耦合度更低,并且更重要的是我们可以利用它来缓存一些服务门面,这样也可以在一定 程度上提高系统性能,说到这里,那么服务定位器又是用来做什么的呢?它其实就是业务委托用来查找所对应的服务门面的,一般情况下服务定位器实现为单例模 式,但是现在也可以直接用IOC把服务门面注射到相应的业务委托里,从而使得业务代码更加干净。总体来说就是:表现层的Action来调用我们的业务委 托,而业务委托使用服务定位器来实现服务门面的定位查找工作,
请点击我左边的两个广告,请等广告完全弹出再关闭,谢谢兄弟)
并且把相应的业务逻辑委托给服务门面,而服务门面又会和具体的应用服务进行交互而获得相应的 服务。
 
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化通常紧随卷积之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化堆叠在一起。随着网络深度增加,每一逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底识别边缘、角点,到高识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值