php基础知识【oop/mvc/orm/aop】

OOP

  面向对象编程是一种计算机编程架构。OOP 的一条基本原则是计算机程序是由单个能够起到子程序作用的单元或对象组合而成。OOP 达到了软件工程的三个主要目标:重用性、灵活性和扩展性。为了实现整体运算,每个对象都能够接收信息、处理数据和向其它对象发送信息。OOP 主要有以下的概念和组件:
    组件 - 数据和功能一起在运行着的计算机程序中形成的单元,组件在 OOP 计算机程序中是模块和结构化的基础。
    抽象性 - 程序有能力忽略正在处理中信息的某些方面,即对信息主要方面关注的能力。
    封装 - 也叫做信息封装:确保组件不会以不可预期的方式改变其它组件的内部状态;只有在那些提供了内部状态改变方法的组件中,才可以访问其内部状态。每类组件都提供了一个与其它组件联系的接口,并规定了其它组件进行调用的方法。
    多态性 - 组件的引用和类集会涉及到其它许多不同类型的组件,而且引用组件所产生的结果得依据实际调用的类型。
    继承性 - 允许在现存的组件基础上创建子类组件,这统一并增强了多态性和封装性。典型地来说就是用类来对组件进行分组,而且还可以定义新类为现存的类的扩展,这样就可以将类组织成树形或网状结构,这体现了动作的通用性。
    由于抽象性、封装性、重用性以及便于使用等方面的原因,以组件为基础的编程在脚本语言中已经变得特别流行。

 

MVC

  MVC是一个设计模式,它强制性的使应用程序的输入、处理和输出分开。使用MVC应用程序被分成三个核心部件:模型(M)、视图(V)、控制器(C),它们各自处理自己的任务。 MVC 是一种将应用程序的逻辑层和表现层进行分离的方法。
    视图 :视图是用户看到并与之交互的界面。对老式的Web应用程序来说,视图就是由HTML元素组成的界面,在新式的Web应用程序中,HTML依旧在视图中扮演着重要的角色,但一些新的技术已层出不穷,它们包括Adobe Flash和象XHTML,XML/XSL,WML等一些标识语言和Web services。如何处理应用程序的界面变得越来越有挑战性。MVC一个大的好处是它能为你的应用程序处理很多不同的视图。在视图中其实没有真正的处理发生,不管这些数据是联机存储的还是一个雇员列表,作为视图来讲,它只是作为一种输出数据并允许用户操纵的方式。
    模型 :模型表示企业数据和业务规则。在MVC的三个部件中,模型拥有最多的处理任务。例如它可能用象EJBs和ColdFusion Components这样的构件对象来处理数据库。被模型返回的数据是中立的,就是说模型与数据格式无关,这样一个模型能为多个视图提供数据。由于应用于模型的代码只需写一次就可以被多个视图重用,所以减少了代码的重复性。
    控制器 :控制器接受用户的输入并调用模型和视图去完成用户的需求。所以当单击Web页面中的超链接和发送HTML表单时,控制器本身不输出任何东西和做任何处理。它只是接收请求并决定调用哪个模型构件去处理请求,然后确定用哪个视图来显示模型处理返回的数据。
    现在我们总结MVC的处理过程,首先控制器接收用户的请求,并决定应该调用哪个模型来进行处理,然后模型用业务逻辑来处理用户的请求并返回数据,最后控制器用相应的视图格式化模型返回的数据,并通过表示层呈现给用户。

 

ORM

  对象-关系映射,是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法,关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式,业务实体在内存中表现为对象,在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系,而在数据库中,关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此,对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式存在,主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。
    面向对象是从软件工程基本原则(如耦合、聚合、封装)的基础上发展起来的,而关系数据库则是从数学理论发展而来的,两套理论存在显著的区别。为了解决这个不匹配的现象,对象关系映射技术应运而生。

 

AOP

  AOP,面向方面编程,可以说是OOP的补充和完善。OOP引入封装、继承和多态性等概念来建立一种对象层次结构,用以模拟公共行为的一个集合。当我们需要为分散的对象引入公共行为的时候,OOP则显得无能为力。也就是说,OOP允许你定义从上到下的关系,但并不适合定义从左到右的关系。例如日志功能。日志代码往往水平地散布在所有对象层次中,而与它所散布到的对象的核心功能毫无关系。对于其他类型的代码,如安全性、异常处理和透明的持续性也是如此。这种散布在各处的无关的代码被称为横切(cross-cutting)代码,在OOP设计中,它导致了大量代码的重复,而不利于各个模块的重用。而AOP技术则恰恰相反,它利用一种称为“横切”的技术,剖解开封装的对象内部,并将那些影响了多个类的公共行为封装到一个可重用模块,并将其名为“Aspect”,即方面。所谓“方面”,简单地说,就是将那些与业务无关,却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来,便于减少系统的重复代码,降低模块间的耦合度,并有利于未来的可操作性和可维护性。AOP代表的是一个横向的关系,如果说“对象”是一个空心的圆柱体,其中封装的是对象的属性和行为;那么面向方面编程的方法,就仿佛一把利刃,将这些空心圆柱体剖开,以获得其内部的消息。而剖开的切面,也就是所谓的“方面”了。然后它又以巧夺天功的妙手将这些剖开的切面复原,不留痕迹。
    使用“横切”技术,AOP把软件系统分为两个部分:核心关注点和横切关注点。业务处理的主要流程是核心关注点,与之关系不大的部分是横切关注点。横切关注点的一个特点是,他们经常发生在核心关注点的多处,而各处都基本相似。比如权限认证、日志、事务处理。Aop 的作用在于分离系统中的各种关注点,将核心关注点和横切关注点分离开来。正如Avanade公司的高级方案构架师Adam Magee所说,AOP的核心思想就是“将应用程序中的商业逻辑同对其提供支持的通用服务进行分离。” 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuyibo/p/3985268.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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