关于业务逻辑的设计以及代码思路

xxlxmd 2017-04-14 05:32:31
想了几天希望大神给一些思路
业务很简单:
比如我一个用户 20岁 考试 100分 需要给出 优良可差
21 岁 考试 120 分 给出 优良可差

90<优 <=100
80<良<=90
60<差

当然只是思路 并不想写
if(age>20 && point <100)
cw("优");
这样的代码
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xxlxmd 2017-11-01
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采用了 在数据库中保存 逻辑运算符 然后存储了 左侧的值 和右侧的值 另外一张表 存储了 左侧值ID 逻辑运算符 右侧值 ID 以及结果 反射了 逻辑运算符 最后 根据存储的左右ID 排序后获得唯一结果
xuzuning 2017-04-14
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楼主的主贴描述和#9的补充说明简直是天壤之别 静态楼主完善其想法
JustWantToFly 2017-04-14
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比如像这样的表结构,这样你就可以通过传入参数条件来直接查询出你需要判断类别
JustWantToFly 2017-04-14
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引用 7 楼 xxlxmd 的回复:
[quote=引用 6 楼 JustWantToFly 的回复:] [quote=引用 5 楼 xxlxmd 的回复:] [quote=引用 4 楼 JustWantToFly 的回复:]

if(age>20)
{
if(point>90&&point<=100)
	cw("优");
else if(point>80&&point<=90)
	cw("良");
else if(point<=60)
	cw("差");
}
首先判断年龄,然后根据分段分别判断
您的回答真棒。。。[/quote] 可能是我理解错你的意思了[/quote] 业务是有扩展的 所以是要搞成配置的 比如 年龄在 15-20之间的 得分90分的 是优 也可能是 男生 20-30之间 得分 80 是优 还有可能 北方人 男生 50-80之间 得分 50 也是优 还有可能...... 如果这样的业务 写 if 是要死人的[/quote]
引用 7 楼 xxlxmd 的回复:
[quote=引用 6 楼 JustWantToFly 的回复:] [quote=引用 5 楼 xxlxmd 的回复:] [quote=引用 4 楼 JustWantToFly 的回复:]

if(age>20)
{
if(point>90&&point<=100)
	cw("优");
else if(point>80&&point<=90)
	cw("良");
else if(point<=60)
	cw("差");
}
首先判断年龄,然后根据分段分别判断
您的回答真棒。。。[/quote] 可能是我理解错你的意思了[/quote] 业务是有扩展的 所以是要搞成配置的 比如 年龄在 15-20之间的 得分90分的 是优 也可能是 男生 20-30之间 得分 80 是优 还有可能 北方人 男生 50-80之间 得分 50 也是优 还有可能...... 如果这样的业务 写 if 是要死人的[/quote] 可以尝试用一张数据表来存下这些类别,然后通过循环来判断
xxlxmd 2017-04-14
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引用 6 楼 JustWantToFly 的回复:
[quote=引用 5 楼 xxlxmd 的回复:] [quote=引用 4 楼 JustWantToFly 的回复:]

if(age>20)
{
if(point>90&&point<=100)
	cw("优");
else if(point>80&&point<=90)
	cw("良");
else if(point<=60)
	cw("差");
}
首先判断年龄,然后根据分段分别判断
您的回答真棒。。。[/quote] 可能是我理解错你的意思了[/quote] 业务是有扩展的 所以是要搞成配置的 比如 年龄在 15-20之间的 得分90分的 是优 也可能是 男生 20-30之间 得分 80 是优 还有可能 北方人 男生 50-80之间 得分 50 也是优 还有可能...... 如果这样的业务 写 if 是要死人的
JustWantToFly 2017-04-14
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引用 5 楼 xxlxmd 的回复:
[quote=引用 4 楼 JustWantToFly 的回复:]

if(age>20)
{
if(point>90&&point<=100)
	cw("优");
else if(point>80&&point<=90)
	cw("良");
else if(point<=60)
	cw("差");
}
首先判断年龄,然后根据分段分别判断
您的回答真棒。。。[/quote] 可能是我理解错你的意思了
xxlxmd 2017-04-14
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引用 4 楼 JustWantToFly 的回复:

if(age>20)
{
if(point>90&&point<=100)
	cw("优");
else if(point>80&&point<=90)
	cw("良");
else if(point<=60)
	cw("差");
}
首先判断年龄,然后根据分段分别判断
您的回答真棒。。。
JustWantToFly 2017-04-14
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if(age>20)
{
if(point>90&&point<=100)
	cw("优");
else if(point>80&&point<=90)
	cw("良");
else if(point<=60)
	cw("差");
}
首先判断年龄,然后根据分段分别判断
xxlxmd 2017-04-14
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哦?是我表述的业务不清么 那我重新表述一下 一个用户 通过考试获得 90分的分值 也可以是50分值 当前的用户为20岁 系统会根据 分值的范围 给出 优良可差的评价 评价标准为: 90<优 <=100 80<良<=90 60<差 业务的伪代码: if(age>20 && point <100) cw("优"); 自己的思路是想要 给 业务 age<20 的情况配置到数据库中 point<100 等 逻辑运算 所以 我只需要 给出 用户年龄和 分值 就可以 搜索出 我的得分 这个业务 是无限填充的 比如 我很可能 200分 给的是很棒的评价 所以 不想写 if(xxx && ooo) 的代码
引用 2 楼 sp1234 的回复:
业务描述,你最起码地要有能力给出“优良可差”吧?怎么会在业务描述中来一句“需要给出 优良可差”呢? 有些公司的所谓的系统分析人员,实际上就是用户的传声筒,根本不能分析、设计出业务文档。当他懒得问用户的时候,他有又反过来把责任推给程序员了?!! 在业务逻辑说明书中描述基本业务问题时,这个人自己就必须回答业务逻辑。不是问别人业务逻辑。
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业务描述,你最起码地要有能力给出“优良可差”吧?怎么会在业务描述中来一句“需要给出 优良可差”呢? 有些公司的所谓的系统分析人员,实际上就是用户的传声筒,根本不能分析、设计出业务文档。当他懒得问用户的时候,他有又反过来把责任推给程序员了?!! 在业务逻辑说明书中描述基本业务问题时,这个人自己就必须回答业务逻辑。不是问别人业务逻辑。
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引用 楼主 xxlxmd 的回复:
想了几天希望大神给一些思路 业务很简单: 比如我一个用户 20岁 考试 100分 需要给出 优良可差 21 岁 考试 120 分 给出 优良可差
这样描述,完全看不懂你的业务是什么。 不能描述业务的业务描述,自然也就不能用来设计。
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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