初识MVC

本文介绍了MVC(Model-View-Controller)的概念及其在软件开发中的应用价值。MVC并非编程语言或技术,而是一种有助于分离关注点的设计模式,便于开发者进行BUG查找及业务逻辑修改。文章强调了MVC对提高开发效率的重要性。

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初识MVC

          本人是一个程序员,我也是一个很普通很普通的人,当我初学一些东西的时候感觉都很难,毕竟没有天才的头脑,没有高等的学历,但是我有的只是努力,只是拼搏的精神,人都是为自己而活,也可能为他人而活,但是有时候在路上也会有很多的挫折。不得不去面对。说多了感情话。希望和我一样的初学者,一些被高手瞧不起的普通人,也要努力。要相信自己会变得很棒的。

还要记住一句话————————————要尊重每一个人。

         走向正题。

       初学MVC必须了解的是什么是MVC。相信有很多人都不是很理解。也许一时也说不上来。

MVC:(1)不是一种语言(2)也不算是一个技术。(3)不是必须会的东西。

那还学MVC干什么那?对我来说一开始也是个疑问?

后来又对其加深了解MVC是一种开发观念。就如你写的东西为什要写架构,三层,七层。等等

它也如这些一样是一个框架,或者说是一种设计样式。

     对于开发者最头疼的问题莫过于找BUG,改业务。而MVC就是这样一个解决方案,将关注点分离。

MVC分为Model,View,Controller。三者有着惟妙惟肖的关系。这种关系使得我们开发更加的方便。

以后继续。谢谢和我一起奋斗的人。

 

        

  

posted @ 2016-12-22 20:41 冰叔博客 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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