9、基于 XML 定制的数据 Bean 动态页面生成

基于 XML 定制的数据 Bean 动态页面生成

1. 背景与流程概述

在企业应用开发中,传统方式常将订单数据 Bean 与其他关联数据 Bean 进行组合,并通过硬编码的方式将组合逻辑与表示逻辑混合在一起。其流程如下:
- 用户输入请求,Servlet 接收并处理这些请求,向企业 Bean 发出不同命令并应用不同业务逻辑。
- 常用的 Bean 作为数据 Bean 与命令一起本地缓存。
- 对于部分请求,动态生成响应页面以反映处理后的状态。

传统上可以使用 JSP 技术生成动态页面,但存在一种替代方案,即使用 XML 作为“转储”Bean 的容器,然后使用 XSL 自定义文档结构并最终渲染为 HTML。这种方式可以将组合逻辑与表示逻辑分离,使组合逻辑在很多情况下可复用,并且重点转移到可通过 XSL 技术灵活实现的转换逻辑上。

以下是该过程的流程图:

graph LR
    A[用户请求] --> B[Servlet]
    B --> C[Session Bean]
    B --> D[Entity Bean]
    C --> E[Data Bean]
    D --> E
    E --> F[JSP]
    E --> G[XML]
    G --> H[XSL Engine]
    H --> I[HTML页面]
    F --> I
    C --> J[Data Stores]
    D --> J
2. Bean -
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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