J2EE开发分层浅析

针对外部一个输入信息后的提交操作,将数据更新入数据库为场景作分析:

可以在HTTP请求中直接传入数据库操作语句,后台接收后直接执行此操作,然后返回操作结果,流程结束,看起来最简。

但是,如果返回的结果可能是传给View层显示的JSP,也可能是传给Web service的客户端,那么流程控制逻辑有所不一样,所以需要将后台操作抽象成Service,流程控制逻辑抽象成Controller。

但是,如果这个提交对应的不仅是对应一个数据库操作,而涉及多个数据库操作呢?所以请求操作语句不如请求方法,数据库操作可在这个Service方法里包装。 但是,如果这个方法里的数据库操作要被很多场景使用,那么就需要从Service里抽象出DAO方法。

但是,DAO方法,如果输入的条件参数是不确定的,难道要为每种特定参数都写一个DAO方法?那么需要将参数可选话,方法可以仍用一个。这个Mybatis有这方面的支持。

所以,一步步分析下来,感觉从Controller, Service, DAO这一层层都有必要,不可或缺。Mybatis通过配置将DAO封装好了方法供Service调用,省了写很多Java代码。

本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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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