3g上网卡的驱动程序的自动更新web端架构文档

本文档详述了基于ASP.NET平台和IIS服务的T-Mobile自动更新系统的技术架构及业务架构,涵盖设计目标、工具环境及关键用例等内容。

几年前写的。

看是否有人用得上吧

 

1  简介

本文档详细描述了基于ASP.NET平台和IIS服务的T-Mobile自动更新系统的实现框架。

本文档主要从技术架构和业务架构两个方面来着手来描述T-Mobile自动更新系统的架构,以使相关人员快速了解产品的架构。

 

1.1  目的

本文档将从架构方面对T-Mobile自动更新系统进行综合概述,其中会使用用例视图、逻辑视图、部署视图、实施视图等多种不同的架构视图来描述系统的各个方面。

这些描述用于记录并表述已对系统的架构方面做出的重要决策,同时确定系统设计过程中不同模块的关系,关键模块,以及各个模块间接口的确定,以及记录设计过程要遵守的设计方法和准则,编码规范。

因此本文档适用于特定脚色:项目经理、架构师、设计人员以及开发人员,测试人员。通过该文档可以了解系统实现平台以及基本框架,此外通过系统设计过程中各种视图的展现,从架构、设计、开发、部署等方面了解系统运行机制,帮助相关人员快速认识系统,并在此基础上进行相关设计和开发。

 

1.2  范围

该文档适合于T-Mobile自动更新系统,该文档对T-Mobile自动更新系统的概要设计、详细设计和编码实现有影响。

 

1.3  定义、首字母缩写词和缩略语

IT中心《软件架构规程》文件中术语使用与本文档。

缩略语

说明

ZTE

中兴通讯简称(ZHONGXING Technology Equipment

T-Mobile

T-Mobile自动更新

 

 

 

1.4  参考资料

 

 

2  架构表示方式

     

 

3  架构目标和约束

本架构目标:

l  重用:希望通过本文档能够分析能重用的功能和代码,达到重复利用,降低开发成本和维护成本。

l  简明:希望在架构文档中确定软件的实现技术架构,使整个架构在满足要求的情况下尽量简化,降低以后维护的复杂性。

l  高效:希望通过本文档分析做出的重要决策,能够指导设计和开发工作,保证系统在保证功能需求的前提下,能够保证性能指标。

l  透明:希望通过本架构的分析,保证模块的交互能做到透明,仅把需要暴露的接口暴露出去供其他模块使用。

l  安全:设计安全的认证授权机制和其他安全措施来保证系统的安全性。

 

3.1  设计目标

产品特性

设计目标

安全性

1、    

性能

通过.net2005和查询性能优异 mysql实现bs客户端。

通过r.a.d upload组件实现大文件上传的实时进度条。

通过一个webserver对应多个ftpserver实现负载均衡。支持100个并发。。

 

可靠性

系统通过队列来实现ftp服务器的文件分发,提高性能

通过md5来对上传的文件进行校验,确保文件上传过程中的正确

通过备用服务器的热备份,保证服务器出现异常的情况下,备用服务器能立即投入使用

 

可扩展性

数据库设计和开发预留接口

物理上预留可以扩展为多硬件的驱动更新的接口

性能上预留可以为多地区多服务器实现更新的扩展接口

容量

数据结构不复杂,系统采用mysql数据库,优先支持web上的检索速度。

易用性

统一风格的友好的操作界面

可移植性

系统使用C#语言实现,暂时不支持系统能够在不同的平台进行部署。

可维护性

 

服务器端软件发生异常后,要求能够记录下来,且给系统管理员发送异常信息

输入数据有一致性检查

可测试性

 

 

 

 

3.2  设计编码统一缩略语

     相关编码缩略语定义严格按照IT中心《编码规范-C#-细则》  进行编码。

 

3.3  工具与环境

3.3.1  设计工具

工具名称

版本

用途说明

Power Designer

9.5

数据库建模工具,用于数据库相关对象设计、定制。

UMLRose

1.0

统一建模语言工具,用于相关用例、视图等设计。

 

 

 

 

3.3.2  编码工具

工具名称

版本

用途说明

VS.NET

2003

微软Visual Studio .NET 集成开发环境,是进行.NET开发的环境和平台。

MYSQL

6.0

MYSQL数据库

 

3.3.3  开发环境

 

名称版本

服务器IP

硬件配置

数据库

Mysql

本地建立

 

Web服务器

ASP.NET1.1IIS6.0

本地建立

 

FTP服务器

 Iis6.0

本地建立

 

 

 

 

 

 

3.3.4  测试环境

测试服务器

软件配置

名称版本

服务器IP

硬件配置

测试服务器一d

数据库

Mysql

 

2C/4G

Web服务器

ASP.NET1.1IIS6.0

 

2C/4G

FTP服务器

ASP.NET1.1IIS6.0

 

2C/4G

 

 

 

 

 

3.3.5  生产环境

生产服务器

软件配置

名称版本

服务器IP

硬件配置

生产服务器

数据库

Mysql5.0

 

 

应用服务器

ASP.NET1.1IIS6.0

 

 

Web服务器(上海)

ASP.NET1.1IIS6.0

 

 


3.4  开发规范

在满足IT中心标准的设计规范的基础上,根据本系统的具体情况制定了更为细致的设计规范。

4  用例视图

 

 

5.1.1  全局用例图

 

 

 

4.1         关键用例

 

4.1.1  T-Mobile自动更新V2.0

 

5  逻辑视图

 

 

5.1  组件关系图

 

5.2         用例实现

 

5.3         实施方案说明

 

6        数据视图

参见设计模块数据库设计文档。

7  大小和性能

l  硬件应用环境

²  网络环境:局域网

²  数据库服务器:MYSQL5.0

²  Web 服务器:PC Server

²  客户端:ie5  以上,firefox

l  软件应用环境

²  服务器端:ASP.NET1.1,IIS6.0

²  用户界面:

²  采用IE 浏览器

8  质量

l  系统扩展性能:

     数据库性能可以满足扩展性能要求

l  系统可靠性:

     高强度压力测试下系统的实时效果

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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