Java中的各种O

本文详细介绍了Java中常见的数据封装方式,包括PO、VO、DTO、BO和POJO的区别与应用场景,帮助开发者更好地理解和使用这些对象。

Java中数据的封装会被命名为各种O,常见的有PO、VO、DTO、BO、POJO。
1.PO
PO是Persistant Object的缩写,即持久化对象,通常对应数据模型,可以简单的理解为一个PO实例对应数据库中的一条记录,操作该实例即可以操作数据库中对应的数据。PO只封装数据库中对应的记录,不应该包含对数据库的操作。

2.VO
VO是Value Object的缩写,即值对象(也可以理解为View Object视图对象),通常用于封装页面上要展示的数据,在视图层传递,可以由PO转换而来,但是不能包含数据操作。

3.DTO
DTO是Data Transfer Object的缩写,即数据传输对象,通常用于封装服务与服务之间、分层与分层之间要传输的数据,不应该包含业务逻辑,对要传输的数据起到承载的作用。

4.BO
BO是Business Object的缩写,即业务对象,通常对应业务模型,封装业务数据,在业务服务层使用。BO中可以包含多个PO,封装业务数据。

5.POJO
POJO是Plain Ordinary Java Object的缩写,即简单Java对象,一个只有属性及属性setter和getter方法的基本JavaBean,是一个中间对象,可以用于多种用途,用于数据传输它就是DTO,用于数据展示它就是VO。

总结:对于各种O的使用,需要根据所在层、用途、及场合来选择,设计这些不同Object的目的就是为了区分不同应用场景下数据意义的不同,彼此之间隔离开,避免思路上的混杂,但是也不可过度的为了区分而使用,这样会造成思绪上的拥堵。


内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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