[共享] SampleWebSite (2007/12/28更新)

这就是传说中的那个"架构原型".参见前面的两篇:
[url=http://rednaxelafx.iteye.com/blog/147667][开发日志] 架构设计初步介绍[/url]
[url=http://rednaxelafx.iteye.com/blog/148183][开发日志] 搭建架构原型,画用例图[/url]
因为有同学说想要去看,就顺便放这里了.当然,这就是传说中的阳春网站,啥也没有...只有骨架.

在原本的基础上稍微修改过一点就是了.现在页面上有两组Label+TextBox和一个Button,还有一组Label+GridView.前面那组控件用来演示交互,后面那组用来显示当前数据的整体状况.在Web.Config里配置了connectionStrings和customErrors.

放了个readme.txt在包里,内容是:
readme.txt:
[quote]SampleWebSite

演示一个由Pet Shop简化而来的范例,以最低限度实现了一个三层架构.

运行环境: ASP.NET 2.0或以上, SQL Server 2005 Express或以上

开发环境: Visual Studio 2005

测试用数据: 在MSSQL\DATA\下.可以通过"附加"的方式将数据文件导入到SQL Server中.[/quote]

关于如何附加数据:
打开SQL Server Management Studio Express,连进去,在左边的对象浏览器里,在"数据库"上点鼠标右键,"附加...",然后选中mdf数据文件就行.

如果不想附加数据,那还是直接建个表吧...前面的文章有写我建的dummy数据是怎样的.

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2007/12/27更新:

做了个1.0.0.1。因为还是有同学有需求去看完整的CRUD操作如何完成……顺便把GridView的应用也稍微调整了一下。
给数据库加了些constraint,把ID设成了auto-increment,这样插入新数据的时候就不用连ID一起插了。

2007/12/28更新:

有同学想用GridView里的DeleteButton,嗯,所以也更新到了SampleWebSite里。顺便把DALFactory里通过reflection来获取具体实现的代码也写了。之前实在太偷懒了……
[quote]SampleWebSite,1.0.0.1
2007/12/27
RednaxelaFX

发布地址:http://rednaxelafx.iteye.com/blog/148496

演示一个由Pet Shop简化而来的范例,以最低限度实现了一个表现层/业务逻辑层/数据访问层的三层架构。
主要演示了数据的增添、读取、更新于删除等产用功能在三层架构中的实现方式,并且展示了GridView的简单应用。

运行环境:
ASP.NET 2.0或以上,SQL Server 2005 Express或以上

开发环境:
Visual Studio 2005/SQL Server 2005 Express

测试用数据: 在Web\App_Data\下,test.mdf与test_log.ldf。
可以通过SQL Server Management Studio (Express),在“数据库”中使用“附加”的方式将数据文件导入到SQL Server中.[/quote]
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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