Advertisement

该论文综述了MVC模式在研究中的应用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
随着面向对象技术日益成熟，MVC模式的内涵和应用范围得到了显著扩展，它不仅能够应用于构建独立的组件，更广泛地被用于设计大型面向对象系统，例如模拟电子商务平台的软件架构。自MVC模式的诞生以来，详细阐述了其结构构成、设计策略、所采用的技术手段、存在的优势与不足以及各种应用场景。文章随后深入探讨了由JSP、Servlet和JavaBeans等技术实现的MVC2架构。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MVC模式研究综述-论文探讨.pdf
    优质
    本文为《MVC模式研究综述》的研究性论文，全面回顾了模型-视图-控制器（MVC）设计模式的发展历程、核心理念及其在软件开发中的应用，并深入探讨了其最新研究成果与未来发展趋势。 随着面向对象技术的发展，MVC的含义与用途变得更为广泛，不仅适用于组件构造，还应用于如电子商务系统这样的大型面向对象软件设计之中。从MVC模式的起源开始，本段落探讨了其结构、设计方法、实现技术和优缺点，并介绍了通过JSP、Servlet和JavaBeans实现的MVC2架构。
     
  • 关于GIS在城市交通事故中应用的论文研究综述
    优质
    该文全面回顾了地理信息系统(GIS)技术在分析和解决城市交通事故问题中的应用现状与研究成果，总结了当前的研究趋势及存在的挑战。 分析大量数据是一项复杂的任务，如果没有适当的系统支持，则难以完成。许多运输机构与警察部门已经利用地理信息系统（GIS）来处理城市交通事故（UTA）的数据，并制定旨在减少事故率及提升安全性的策略。 由于每起交通事故都发生在具有特定特征的具体地点，因此需要对事故发生的位置及其周围环境进行细致分析。ArcGIS软件是用于从这些数据中提取有价值信息和结论的理想工具。地理信息系统技术在调查并评估不同组件之间的复杂空间关系方面发挥着关键作用，城市交通碰撞事件便是其中一例。 通过运用地理环境及城市结构内的空间预期来对UTA实施微观或宏观分析不仅有助于决策制定过程，还能为交通事故模式提供深入的洞察力。可以将这类事故视为在时间和地点两个维度上发生的复杂现象。GIS能够整合多个不同且不相关的数据库系统。 此外，评估地理环境中各种物体之间的关系以及城市结构中相关因素是GIS的一个重要规范之一，这些因素包括但不限于土地使用类别、道路运输网络资格和人口密度等。交通安全组织及UTA研究者将GIS视为支持其科研与运营需求的关键技术工具。特别地，针对交通领域的GIS应用（即GIS-T），常被用于交通运输的规划与决策制定过程之中。
     
  • 元启发式优化的文献综述-研究论文
    优质
    本研究论文为读者提供了一篇关于元启发式优化方法的全面文献综述。文中详细探讨了各类元启发式算法的发展历程、核心原理及其在解决复杂问题中的应用现状，旨在揭示该领域的最新进展与未来发展方向。 解决优化问题不仅是运筹学的核心主题，在机器人、医学、经济等多个研究领域也占据重要位置。能够被形式化为优化问题的支持决策的数量正在迅速增长。本研究表明了元启发式优化的文献综述。这类方法适用于各种组合和连续的问题，包括单目标及多目标情况。 具体而言，元启发式方法涵盖模拟退火法、遗传算法、禁忌搜索法、蚁群算法以及粒子群优化（PSO）等技术。研究首先分析每个单独目标函数所固有的挑战性问题，并接着探讨在多个目标同时存在的场景下的处理方式。实践中这两个方面通常是相互关联的。 为了更好地理解多目标优化，我们有必要先介绍单目标优化的基础知识。特别地，在讨论中将着重于粒子群优化（PSO）的方法。
     
  • 区块链研究综述论文
    优质
    本文为一篇关于区块链技术的研究综述性论文，系统回顾了近年来在该领域的研究成果与进展，并对其未来发展趋势进行了展望。 截至2018年的区块链研究论文综述浅显易懂，较为全面地总结了区块链的基本问题，适合入门学习。
     
  • 图像识别中深度学习应用的研究综述论文.pdf
    优质
    本文为《图像识别中深度学习应用的研究综述》提供了概览，深入探讨了近年来深度学习技术在图像识别领域的最新进展与挑战，总结并分析了多种深度学习模型及其在图像分类、目标检测等任务中的应用效果。 深度学习在图像识别领域扮演着重要角色，并展现出广阔的应用前景。开展该领域的研究对于推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值与现实意义。本段落综述了深度学习技术在图像识别中的应用，介绍了其发展历程，并详细分析了几种主要的深度学习模型，包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及胶囊网络等。文章还对比并讨论了这些模型的不同改进版本。 此外，文中总结了近年来该领域取得的研究成果，特别是在人脸识别、医学图像识别和遥感图像分类等方面的应用成就，并指出了现有研究中值得进一步探讨的问题。最后，本段落对深度学习技术在图像识别领域的未来发展方向进行了展望，指出有效利用迁移学习处理小样本数据集、采用非监督与半监督方法进行图像识别以及改进视频图像的分析能力等方向是当前研究的重要趋势。
     
  • 三维模型检索的研究综述（论文）.pdf
    优质
    本文为一篇关于三维模型检索领域的研究综述性文章，系统回顾了该领域的发展历程、当前技术及未来趋势，旨在为相关研究人员提供参考与借鉴。 在当前的信息化浪潮中，三维建模技术正在深刻地影响并改善着我们的生活。作为这一领域中的关键技术之一，三维模型检索被广泛应用于计算机辅助设计以及面部识别等多个方面。
     
  • 预测健康分析中物联网的应用——文献综述（研究论文）
    优质
    本论文为一篇文献综述，探讨了物联网技术在健康数据分析领域的应用与发展趋势，旨在预测和预防疾病，提升医疗服务效率。通过综合分析现有研究成果，本文归纳出物联网技术对健康管理的重要影响，并提出未来研究方向的建议。 物联网（IoT）最近在多个领域产生了影响，医疗保健是其中之一。借助智能设备、可穿戴技术以及现代医疗设备的创新连接性，这些工具已经彻底改变了医疗服务的方式。通过将来自不同设备的数据整合到跨网络分布的应用程序中，物联网与其他新兴科技如云计算一起使用，在与健康相关的应用方面发挥了重要作用。 在这一背景下，对患者实时数据进行预测分析成为可能，这有助于医生做出及时且准确的临床决策。此外，物联网还被广泛应用于连接先进的医疗资源，并为用户提供更有效的医疗服务方式。通过将高级传感器嵌入或佩戴于患者身上以监测其健康状况，收集到的数据量庞大至可以用于初步诊断疾病。 这些积累下来的大数据集合不仅能够进行检查、汇总和挖掘来预测潜在的健康问题，还帮助医生根据个人情况制定更加个性化的治疗方案，并且有助于降低医疗保健成本。本综述是基于从同行评审期刊和其他来源获得的信息撰写而成，旨在解释物联网如何用于提供智能医疗服务解决方案。 然而这项研究的主要关注点在于应用程序方面，因此在硬件和理论层面的内容可能有所缺失。
     
  • 住宅隔离的动态模型简述及协调研究综述-研究论文
    优质
    本文探讨了住宅隔离措施的动态模型，并对现有文献进行了综述性分析，旨在为疫情下的社会管理提供理论指导和实践参考。 经济学家Thomas C. Schelling在1971年的论文《隔离动态模型》中指出，即使完全的种族隔离并非个人偏好的最佳选择或居住安排的理想结果，微小的颜色偏好也可能导致严重的社会分隔现象。Schelling的工作旨在加深对基于他假设的分离动态模型的理解，并做出了以下主要贡献：(i) 提供了对该类模型的一系列全面且最新的审查； (ii) 在相当广泛的假设下提供了最一般形式下的解析解；据我们所知，目前尚无此类解决方案存在。(iii) 分析旨在减少这些模型中隔离现象的两种机制的效果。 第一章概述了Schelling模型的基本构成部分。文中探讨了代理效用函数、邻域描述以及动态规则的选择如何影响模拟结果，并基于观察发现邻域描述对整体效果并无显著影响；同时，我们展示了Young（1998年）在文献中引入的Logit行为规则相较于最佳响应规则具有多项优势。 第二章提供了模型的一般解析解。通过将Schelling模型置于进化博弈论框架下重新构建，并借鉴了先前Young和Zhang的工作成果，在此条件下定义了一套充分假设，能够从任意初始配置预测系统最终状态的可能性。随后利用这一解析方法探讨了Schelling效用函数与其他在此背景下使用的其他效用函数的结果。 第三章则研究在移动决策中引入协调机制的效果。这种协调通过两种不同的方式实现：一种是根据每次行动产生的外部性对不同级别的税收进行调整；另一种是由每个代理最近邻居组成的投票共同所有者来实施本地协调，即使少量的配位也能打破隔离现象，在某些情况下即使是低水平的税收也足以显著减少种族隔离的程度。
     
  • 图像分类技术的研究综述-研究论文
    优质
    本文为一篇研究论文，旨在对当前图像分类领域的技术和方法进行全面回顾和分析。通过总结现有研究成果，探讨未来发展方向与挑战。 手动执行图像分类是一项复杂且耗时的任务。然而，通过采用不同的图像分类方法，这一过程可以实现自动化，并获得高度准确的结果。本段落综述旨在帮助读者理解各种图像分类技术，特别关注于对这些方法的概述以及提高分类精度的技术手段。文章还比较了不同分类方法之间的性能、优点和局限性。 文中涵盖了包括监督学习、无监督学习及半监督学习在内的多种类型的方法，并具体讨论了几种代表性算法：卷积神经网络（CNN）、迁移学习、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）以及随机森林等。