.net框架和spring stru hib框架比较的几个大问题

ediex 2009-04-16 07:21:55
加精
以前用.net开发,总是DAL,IDAL,BLL+ui(web form or winform) or web service 这样分层,这样名称
用ssh开发的话,好象不支持spring 和hib上做窗体(估计做窗体的程序很少,一般都是做成web版,最多做成ria版的)

另外ssh框架分层,看到大部分是习惯用service,dao,impl这样的命名方法,这样的命名很容易混乱.另外有人是在hib上加上访问接口,用spring解读,在service层上加上访问接口,用spring解读
有人是真接用stur在action通过spring通用dao,都说是三层结构.真是让人晕.

ssh似乎java分层没有标准方法,而且不像.net那样一层一个dll(ssh而是全部混在一起(大部分人都是这么做的),,winfrom和webform,webservice都可以调用非常清晰.

另外dao这个名字好像很不好,就像vb,asp命名法一样.
service这个和web service也相似
service里放接口,serviceimpl放类,这样也不是很好理解.

不知道大家认为是不要把bll,dal,idal这样的命名引进呢?
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nokiaisacat 2010-05-12
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我觉得.net或者j2ee当前的模式,都不能说是最好的,因为设计的方法是只有更好,没有最好的,不必去只认一种,或许这两种方式都能给你一些启发,我想学习这些设计方法更重要
bl_song 2009-12-16
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我会使用。net 三层,不过感觉不到分层的好处
禀赋苍天 2009-07-27
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ddddddddddddddd
John_Micr 2009-05-07
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BiologyPianoProgram; 请说说你的详细看法和意见。[Quote=引用 60 楼 BiologyPianoProgram 的回复:]
我一开始从事.NET编程的
当时以为.NET很强大很强大
并且用起来特爽

记得当时一直很排斥别的语言,尤其是JAVA

不过后来一个偶然的机会,公司的用JSP做的WEB项目缺少人手,经理便让我也加入进来
我当时那个痛苦啊

然而,当我逐渐深入的时候,领略了struts,spring这些经典框架的神奇之后,倒反而不喜欢.NET了
JAVA在WEB编程方面就是强啊!

楼主用多了就能体会了,可能你现在只是刚进入,所以还很不习惯。

[/Quote]
xuan_myg 2009-04-24
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个人认为ssh还蛮OK的, 至于.net 的模式很想学习。
pricks 2009-04-24
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我一开始从事.NET编程的
当时以为.NET很强大很强大
并且用起来特爽

记得当时一直很排斥别的语言,尤其是JAVA

不过后来一个偶然的机会,公司的用JSP做的WEB项目缺少人手,经理便让我也加入进来
我当时那个痛苦啊

然而,当我逐渐深入的时候,领略了struts,spring这些经典框架的神奇之后,倒反而不喜欢.NET了
JAVA在WEB编程方面就是强啊!

楼主用多了就能体会了,可能你现在只是刚进入,所以还很不习惯。
但一旦习惯了,你可能就喜欢了。
aihui789 2009-04-23
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Mark
cc_com 2009-04-22
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慢慢就习惯了不忙哦~
ET郭强 2009-04-22
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学习
「已注销」 2009-04-21
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也许JAVA也该定一批默认的详细点的规范了
setup37 2009-04-21
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mark!
yhjhoo 2009-04-20
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还没有,这些框架都是高手经过长期编程实践得出来的,学习就是了
hm020 2009-04-20
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完全取决于团队的习惯.
yanbeifei168 2009-04-20
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jff
junyi2003 2009-04-20
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.net webform 对从传统Web编程人员的不容易理解。
且在很大程度上也受web browers影响,很多效果无法实现。与传统从WinForm编程还是有很大区别。
jin20000 2009-04-20
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习惯问题..不过统一的是更容易入门一点
chenweibin0502 2009-04-20
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真的要好好学下
Billy.Wang 2009-04-20
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支持Seam !
winnernoom 2009-04-20
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恩,我也觉得应该是楼主习惯了。net的东西,再看java的就不舒服,我一直在做SSH的东西,感觉挺舒服的啊 ,也没觉得乱
zmzy708 2009-04-20
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学习一下
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内容概要:本文提出了一种基于元胞邻域遗传与随机重启爬山混合算法(GA-RRHC)求解高柔性柔性作业车间调度问题的方法,旨在应对现代制造系统中工序灵活、资源多选、任务复杂的调度挑战。该方法融合遗传算法的全局搜索能力与随机重启爬山算法的局部精细化优化能力,引入元胞邻域结构以增强个体之间的局部交互与信息共享,从而有效提升算法的收敛速度和解的质量。研究详细阐述了问题的数学建模过程、算法的整体框架设计、关键操作算子(如编码方式、交叉变异、邻域搜索策略)的实现机制以及参数设置方案,并通过大量仿真实验验证了所提算法在降低最大完工时间(makespan)、提高资源利用率和调度鲁棒性方面的优越性能。; 适合人群:具备运筹学、智能制造、工业工程或自动化等相关背景,从事生产调度优化、智能算法研究与应用的研究生、科研人员及企业研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于高柔性制造系统、定制化生产车间的复杂调度优化;②为智能优化算法在工业场景中的融合创新提供技术范例;③支持对混合元启发式算法的协同机制、邻域结构设计及算法性能改进的深入研究。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行算法复现与实验验证,重点关注元胞结构的构建逻辑与两种算法的协同策略,可通过调整参数和测试不同规模算例来分析算法敏感性,进一步可尝试将其拓展至动态调度、多目标优化或实际产线集成应用。

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