典型J2EE系统架构图，该图为了自己使用而创建，如有什么不当的地方还请高手们指正，谢谢！

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博客展示了为自用创建的典型J2EE系统架构图，作者希望得到高手的指正。J2EE是重要的信息技术架构，此架构图或能为相关开发提供参考。

J2EE架构图

架构分类：软件架构、系统架构。
ysds20211402的博客
02-10 2765
转自：微点阅读https://www.weidianyuedu.com 在实际工作中，我们经常听到“架构”和“架构师”这样的名词，并不新鲜，但是总让很多刚入门的人感觉很神秘，甚至是高深莫测。很少有人对“架构”有全面的了解和认识能并说清楚架构是什么，更谈不上掌握了。事实上，也只有极少数人能成为或者被冠以“架构师”这样的title。为此，笔者总结了对架构的一些理解，希望能够补充很多初入门的人在这方面认识上的不足，纠正一些误解。高手和老鸟就直接跳过吧。 架构的分类 对于“架构”来讲，理论上划分了5种..
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J2EE轻量级架构知识点整理
DBA@Robin
01-11 2134
J2EE轻量级架构——1 1.       Struts2 UML：用例图、顺序图、类图 2.        数据库设计：PD 3.        项目报告：SSH运用、其他技术运用 4.       SSH（掌握）---------->起点低 5.       MVC设计模式：M：EJB、JavaBean V：JSP   J2EE轻量级架构——2   1.        中
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逻辑架构和物理架构
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03-26 816
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12-03 563
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如何系统的学习 Elasticsearch ？
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这是上一次技术直播里六个子主题中的最后一个主题的扩展版本。近期又有读者问到类似问题，我认为非常有必要花长时间梳理后跟大家分享一下。1、基础篇：零基础如何学 Elasticsearch ?常...
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它应该是以满足实现用户需求为前提，以开发人员普遍可接受为根本的，而且要符合系统特性和业务发展需要的，从软件设计的角度，能够达到层次清晰、可维护、可重用、可扩展...就非常优秀了，无需刻意去纠结分了多少层，是否使用了什么模式，有多么抽象等。相反，不同的Layer之间如果是通过RPC的方式来实现通信调用的，部署的时候，便可以将不同的Layer部署在不同的服务器上面，这也是很常见的解耦设计。而Layer通常指的是逻辑上的分层，对于代码的组织，例如：我们通常提到的“业务逻辑层，表现层，数据访问层”等等。
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多研究些架构，少谈些框架
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08-31 1613
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基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统-623t8wg0-860【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法，确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果，分析舆情数据，提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读，提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比，分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向，展望舆情
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磁场扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）
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【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合高斯过程回归（GPR）进行磁场辅助的SLAM（同步定位与地图构建）研究，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模，有效捕捉磁场分布的非线性特征，同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据，实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性，尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建；②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台；③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节，重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑，可通过替换实际磁场数据进行实验验证，进一步拓展至多源传感器融合场景。
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