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大数据web程序的设计
NORTHCHERT
2015-06-17 12:04:43
在线库存商品表,有不同学校、商品、供货商、库存和销售价。如果供货商有上百上千家,每个供货商有上十万商品,学校有上百上千家。这个表数据将非常大,如何设计最好呢。别外,如果是建了不同表来存这些数据,如果通过java的ssh的web框架访问这个在线库存商品,如何写切换orm等代码
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大数据web程序的设计
在线库存商品表,有不同学校、商品、供货商、库存和销售价。如果供货商有上百上千家,每个供货商有上十万商品,学校有上百上千家。这个表数据将非常大,如何设计最好呢。别外,如果是建了不同表来存这些数据,如果通过java的ssh的web框架访问这个在线库存商品,如何写切换orm等代码
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jdmake
2015-06-20
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分库分表 读写分离 就可以
jdmake
2015-06-20
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hadoop
学无止境-逆流而上
2015-06-19
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要评估每天的请求量,读多少,写多少,才好讨论框架,ssh只是一套web框架,orm?你不会用ssh?并发量除了程序端考虑,还要服务器端,数据库端等。
a385467785
2015-06-19
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是这样的,做软件坚持的原则是高内聚,低耦合,所以你的数据库表格应该是多张表,然后把关联的表设置好主外键,对于使用ssh框架的话给你的建议是首先采用最主流的Spring mvc框架,里面orm可以用hibernate,最好操纵的时候用sql语句,别用hql语句,除非你hql语句非常熟练不会有问题,ssh2框架有时候并非是最好的,因为struts2有些东西和spring不是很兼容,前期配好配置后期写功能还好,但是写好项目之后再配配置特别难,我也就是个人意见想法,也欢迎各位牛人指点。
基于超局部模型与自抗扰ESO观测器的无模型预测电流控制改进策略研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕“基于超局部模型与自抗扰ESO观测器的无模型预测电流控制改进策略”展开研究,提出一种结合超局部模型(ULM)与扩张状态观测器(ESO)的无模型预测电流控制(MFPCC)改进方法,旨在提升永磁同步电机(PMSM)电流环的动态响应性能与抗干扰能力。该策略利用超局部模型对系统行为进行局部逼近,避免依赖精确数学模型,同时引入自抗扰控制中的ESO实时观测并补偿系统内外部扰动,有效抑制参数摄动、负载变化及模型不确定性带来的影响。研究通过Simulink搭建完整的控制系统仿真模型,对传统MFPCC与所提改进策略进行对比分析,验证了新方法在电流跟踪精度、响应速度和鲁棒性方面的优越性。; 适合人群:具备电机控制、现代控制理论及Simulink仿真基础的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高性能电机驱动系统中电流环控制器的
设计
与优化;②为无模型控制与自抗扰控制的融合应用提供技术参考;③支撑相关课题的仿真验证、论文复现与创新方法研究。; 阅读建议:建议读者结合Simulink仿真模型深入理解控制结构与参数整定过程,重点关注ESO的观测性能与扰动补偿机制,并可通过改变负载条件、参数偏差等工况进行鲁棒性测试,进一步掌握该改进策略的核心优势与适用边界。
编程教育基于Scratch的人体感应灯光系统
设计
:智能生活仿真编程教学与科创赛事应用方案
内容概要:本文围绕Scratch图形化编程平台,详细阐述了《人体感应灯光系统》这一贴近生活的AI科创作品的
设计
与教学应用。通过模拟真实智能家居中人体感应灯的工作原理,利用Scratch的侦测、逻辑判断、亮度特效调节等功能,实现了人物靠近自动亮灯、延时熄灭及环境亮度自适应等仿真功能。文章系统拆解了从场景搭建、核心逻辑
设计
、分层编程实现到调试优化的完整开发流程,并提供了基础版与进阶版可直接导入的源码,支持零基础快速上手与高阶创新拓展。同时构建了“基础—进阶—高阶”三层阶梯式教学体系,适配常规课堂、创客社团与赛事培优等多元教学场景,推动中小学AI教育的生活化、实践化与创新化发展。 适合人群:小学高年级至初中阶段学生,信息技术教师,创客教育从业者,以及参与青少年科创赛事的师生。 使用场景及目标:①作为中小学人工智能通识课程的教学案例,帮助学生理解智能感应与控制逻辑;②用于校内创客社团开展项目式学习;③支撑学生参加AI科创类赛事,完成高质量作品创作与答辩准备;④布置为课后综合实践作业,提升动手能力与科技素养。 阅读建议:建议结合提供的Scratch源码进行实践操作,在复现基础上尝试参数调优与功能扩展,如增加音效提示、多区域感应等,深化对编程逻辑与智能系统
设计
的理解。
delphi 13.1 unidac-12.0.1-d29pro.exe
delphi 13.1 unidac_12.0.1_d29pro.exe
易语言源码网络流量监控器
易语言源码网络流量监控器
带标注的辣椒病叶数据集,支持coco json,识别率95.9%,可识别三种病害和健康叶子,9916张图
预览数据集中的图片,标注信息,训练模型代码可点击查看我的博客链接:https://blog.csdn.net/pbymw8iwm/article/details/162031271 数据集使用方法和模型训练相关技术问题可免费咨询,主页获取作者联系方式
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