BS 表示层 业务层 持久层 功能层 服务层

表现层（jsp）、持久层（dao）、业务层（逻辑层、service）

转自:http://www.blogjava.net/jiabao/archive/2007/04/08/109189.html 为了实现web层(struts)和持久层(Hibernate)之间的松散耦合,我们采用业务代表(Business Delegate)和DAO(Data Access Object)两种模式.DAO模式为了减少业务逻辑和数据访问逻辑之间的耦合,当一个持久曾框架被应用时,该模式将会减少业务对象和该框架之间的耦合,这样我们可以不修改业务对象而选择不同的持久层框架的实现.实际

springMvc基本注解：@Component、@Repository(持久层) 、@Service(业务逻辑) 、@Controller(控制层)

1.@Controller(控制层) :就是action层 2.@Service(业务逻辑) :业务逻辑层,负责处理各种控制层的操作 3.@Repository(持久层) :称为“持久化”层,负责对数据库的访问,各种CRUD操作! @Component:只需要在对应的类上加上一个@Component注解,就将该类定义为一个Bean了 说明:四个注解效果一样,spring会自动当当作需要注入的Bean加载上下文中. 案例: 1. 控制层 @Controller // 注释为controller @

CGI servlet Applet Scriptlet Scriptlet JSP data layer(数据层),business layer(业务层), presentation layer(表现层)

https://en.wikipedia.org/wiki/Common_Gateway_Interface In computing, Common Gateway Interface (CGI) offers a standard protocol for web servers to interface with executable programs running on a serverthat generate web pages dynamically. Such programs

OSI7层模型（TCP4层）

OSI7层模型(TCP4层) 第一层:物理层 在局部局域网络上传送帧,它负责管理电脑通信设备和网络媒体之间的互通.包括了针脚.电压.线缆规范.集线器.中继器.网卡.主机适配器等. 第二层:数据链路层 负责网络寻址.错误侦测和改错.当表头和表尾被加至数据包时,会形成了帧.数据链表头(DLH)是包含了物理地址和错误侦测及改错的方法.数据链表尾(DLT)是一串指示数据包末端的字符串.例如以太网.无线兼容认证券市场(Wi-Fi)和通用分组无线服务(GPRS)等. 第三层:网络层 决定数据的路径选择和转寄

Nginx负载均衡中4层代理和7层代理对比

1.4层代理和7层代理什么意思? 这里的层是OSI 7层网络模型,OSI 模型是从上往下的,越底层越接近硬件,越往上越接近软件,这七层模型分别是物理层.数据链路层.网络层.传输层.会话层.表示层.应用层. 4层是指传输层的 tcp / udp . 7层是指应用层,通常是http . 2.代理原理: 4层用的是NAT技术.NAT英文全称是“Network Address Translation”,中文意思是“网络地址转换”,请求进来的时候,nginx修改数据包里面的目标和源IP和端口,然后把数据包

网络OSI七层模型及各层作用 与 TCP/IP

背景 虽然说以前学习计算机网络的时候,学过了,但为了更好地学习一些物联网协议(MQTT.CoAP.LWM2M.OPC),需要重新复习一下. OSI七层模型 七层模型,亦称OSI(Open System Interconnection).参考模型是国际标准化组织(ISO)制定的一个用于计算机或通信系统间互联的标准体系,一般称为OSI参考模型或七层模型. 它是一个七层的.抽象的模型体,不仅包括一系列抽象的术语或概念,也包括具体的协议. OSI七层模型 功能 对应的网络协议 应用层 应用层是网络体系中

基础才是重中之重~Data层如何调用BLL层的方法,如果觉得奇怪请看本文章

回到目录 看似不伦不类 这个题目有点不伦不类,或者说有点伪模式了,不错,确实是这样,我们正确的开发思维是WEB层->BLL层->DATA层,每个层有对它下层的引用,下层不能引用上层,因为这会出现相互引用的错误,在实际工作中,BLL层会有涉及到各个业务的代码组织,实现数据持久化一般在Data层完成,这是可以理解的,也是我们经常使用的开发模式,这当然不是今天的重点,今天主要说一个实际问题,如订单处理的场合. 一般订单处理流程如下: 1 用户选择商品到购物车 2 用户确定购买,生成订单 3 选择一种

由浅入深：CNN中卷积层与转置卷积层的关系

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出

Asp.net弹出层并且有遮罩层

长久以来,asp.net弹出层并且有遮罩层问题都是一个难以解决的问题,鉴于此,我决定写个弹出层发布出来,供大家使用... 这里的doing层是遮罩层,divLogin层是登陆层 若有其他问题请留言或邮箱联系52aspx@163.com <!--用js控制显示--> <script type="text/javascript" language="javascript"> function ShowNo() //隐藏两个层 { document

js 带遮罩层的弹出层

最近有个小伙伴问我关于mui的带遮罩层的弹出层,我给他发了个相关demo,但是因为他是新手的原因没有看懂,所以我写了一个单纯的原生的带遮罩层的弹出层dome.写这篇微博希望可以帮到需要的小伙伴. <!doctype html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <meta name="viewport" content=

人工神经网络，支持任意数量隐藏层，多层隐藏层，python代码分享

http://www.cnblogs.com/bambipai/p/7922981.html------误差逆传播算法讲解 人工神经网络包含多种不同的神经网络,此处的代码建立的是多层感知器网络,代码以<集体智慧编程>第四章 "nn.py" 为原型和框架,可以指定隐藏网络的层数和每层的节点数,利用反向传播法修正权值,并连接数据库,保存每层每个节点的权值等信息.代码在算法方面并没有做出改进,结构上可能不是特别严谨和简洁,在算法.结构方面并不一定可取,只是为建立多层隐藏网络提供一

resnet18全连接层改成卷积层

想要尝试一下将resnet18最后一层的全连接层改成卷积层看会不会对网络效果和网络大小有什么影响 1.首先先对train.py中的更改是: train.py代码可见:pytorch实现性别检测 # model_conv.fc = nn.Linear(fc_features, 2)这是之前的写法 model_conv.fc = nn.Conv2d(fc_features, 2, 1) print(model_conv.fc) 但是运行的时候出错: 1) RuntimeError: Expected

caffe中全卷积层和全连接层训练参数如何确定

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L

【转载】 【caffe转向pytorch】caffe的BN层+scale层=pytorch的BN层

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/81532592 --------------------------------------------------------------------------------------- caffe里面用BN层的时候通常后面接一下scale层,原因如下: caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用这个问题首先你要理解batchnormal是做什么的.它其实做了两件事. 1)

CNN-卷积层和池化层学习

卷积神经网络(CNN)由输入层.卷积层.激活函数.池化层.全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层:用它来进行特征提取,如下: 输入图像是32*32*3,3是它的深度(即R.G.B),卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意:感受野的深度必须和输入图像的深度相同.通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图,上图是用了两个filter得到了两个特征图: 我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图.如下: 关于卷积的

【Javascript Demo】谷歌地图简单实现（附遮罩层和弹出层实现）

虽然百度地图实现了,但只是国内的,而且前几天貌似还出问题了,对于国际的只能用谷歌地图了,所以就简单研究了下,做了个差不多的. 基本步骤,谷歌地图API文档其实写的很清楚了,先获取API密钥,然后引用js链接,照着敲就行了. 下面是我写的示例和代码,仅供参考,点击查看地图,会弹出大的谷歌地图显示: 地 址:4035 NORTH NELLIS BOULEVARD,LAS VEGAS 查看地图     地图   源代码下载:谷歌地图简单实现(附遮罩层和弹出层实现).zip

【Javascript Demo】遮罩层和弹出层简单实现

最近纠结于遮罩层和弹出层的实现,终于搞定了个简单的版本.示例和代码如下,点击按钮可以看到效果: 1.示例: 2.代码: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xht

说说 PADS Layout 中的第 20 层和 第 25层

说说 PADS Layout 中的第 20 层和 第 25层 PADA Layout 有一个不成文的说明,第 20 层和第 25 层各有各的用途. 第 20 层是 Placement Outline 第 25 层是 Body Outline

caffe怎么把全连接层转成convolutional层

caffe中有把fc层转化为conv层的,其实怎么看参数都是不变的,对alex模型来说,第一个fc层的参数是4096X9216,而conv的维度是4096x256x6x6,因此参数个数是不变的,只是需要把fc的参数存储方法改变成conv 的. 在caffe的官方网站:http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/net_surgery.ipynb 有说明怎么转换.首先将原模型加载进来fc_param,然后把全

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

关于金蝶k3 wise供应生门户登陆界面屏蔽业务账套多余功能模块设置方法

关于金蝶k3 wise供应生门户登陆界面屏蔽业务账套多余功能模块设置方法 1. 找到以下路径 ...\Kingdee\K3ERP\KDHR\SITEFILE\WEBUI\ 找到“Login.aspx”,以记事本方式打开,在文本的最下面增加以下代码: <script type="text/javascript"> var sysnames = 'E-BOS,客户关系管理,内控管理,经销商门户';//添加要删除的子系统 var sysCom = document.getElem

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