讨论下Java开发中模型领域对象划分。

best-flag 2020-01-13 07:53:12
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对象。
DO(Domain Object):领域对象,就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。
PO(PersistentObject):持久化对象,它跟持久层(通常是关系型数据库)的数据结构形成一一对应的映射关系,如果持久层是关系型数据库,那么,数据表中的每个字段(或若干个)就对应PO的一个(或若干个)属性。
个人觉得,以上四个并不能满足开发需求,比如:封装一些公用业务逻辑处理,它是controller、service、dao三层之外的,应归于什么层?common?感觉不合适。。。假如层级设计好了,那么,业务逻辑的接收参数的模型领域是什么?返回的处理结果又是什么?
头大。。。。
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maradona1984 2020-01-14
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凡事有个度,符合你们项目实际情况就行了,有些东西需要慢慢调整的,比如一开始是个单体应用,前端用jsp,那我们没什么好讲究,后来搞微服务,那就需要entity,dto什么的. 当原有设计开始制约生产力的时候,就是开始要调整的时候了
stacksoverflow 2020-01-14
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这个讨论没有什么意义。可以的去分层只会让项目变得四不像。 首先因为orm的关系,基本上po是肯定需要的。 然后外部接口肯定要做对象,具体什么o不重要。 最后项目越大分层越多,完全根据公司业务和架构来, 小项目不需要按大项目的方法做。 杀鸡用小刀,杀牛用牛刀即可。
yn_leopard 2020-01-14
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在中小型项目开发当中,有时候图简单方便,往往一个PO就贯穿了。
开拓者Amadues 2020-01-14
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概念由不同的人提出,所以命名有所不同,但实际内容是大同小异的,都是一个业务实体或者业务对象,然后在不同的层级有一些微小的区别。 你说的“公用业务逻辑处理”能具体举个例子么。 业务逻辑的接收参数的模型领域,按照你所描述的几个概念,应该就是你说的DO了。
best-flag 2020-01-13
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希望大家能把工作中总结出来的想法拿出来,讨论一下。
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/50df8825dc0d Tensilica Xtensa指令集架构手册是一份详尽阐述Xtensa指令集架构(ISA)的参考指南,它主要面向Tensilica公司所推出的处理器核心,尤其是LX106核,同时亦涵盖了ESP8266和ESP32等相关内容。该手册全面介绍了Xtensa处理器核心的指令集、配置选项、扩展能力以及将架构映射至硬件的详细情况。接下来将依据手册所述的知识点进行深入解读。 ### Xtensa指令集架构(ISA) Xtensa指令集架构是Tensilica公司为其处理器产品设计的一套指令集,该指令集具备高度的可配置性和可扩展性。这一特性使得Xtensa ISA能够在不同的应用领域和硬件需求进行个性化定制,以满足特定的功能与性能要求。 #### 可配置性(Configurability) Xtensa ISA的可配置性体现在用户可以根据实际需求对处理器的多个方面进行定制。这包括但不限于: - **指令集扩展**:用户可以根据特定的应用需求添加新的指令,从而提升处理特定任务的效率。 - **寄存器文件扩展**:根据应用需求,可以增加或优化处理器的寄存器数量和类型。 - **协处理器扩展**:通过集成特定的协处理器,可以将专门的计算任务卸载到协处理器上,从而提升整体性能。 #### 可扩展性(Extensibility) Xtensa ISA不仅可配置,还拥有卓越的可扩展性,它支持多种扩展,包括: - **状态扩展(State Extensions)**:允许处理器添加新的状态寄存器,以支持新的功能或增强现有功能。 - **指令扩展(Instruction Extensions)**:...
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/8779ceeac982 YOLOv5被认为是一种功能卓越且精确度高的目标检测系统,它在即时处理场景展现出优越的性能。"基于YOLOv5的火灾检测"计划致力于运用这项尖端的计算机视觉方法,以达成对火焰和烟雾的有效辨识,进而起到防止及降低火灾事故的作用。在这个压缩文件里,用户能够获取到预先训练完成的模型,这表示使用者能够直接执行推理检测,无需从头开始训练模型。 我们现在将详细探讨YOLO(You Only Look Once)系统。YOLO是一种单阶段的目标检测方法,它将目标检测任务转化成回归问题,通过直接预测边界框和类别可能性来迅速识别图像的物体。YOLOv5是这一系列的最新迭代,由Ultralytics团队研发,它在前几代的基础上进行了改进,包括更迅速的训练速率、更精准的检测以及更强的适应性。 YOLOv5的关键优化包含: 1. **数据增强**:应用了Mosaic数据增强技术,这是一种融合了随机缩放、翻转、裁剪及色彩调节的技巧,增强了模型的普遍适用性。 2. **更高效的架构**:运用了SPP-Block(Spatial Pyramid Pooling)和Path Aggregation Network (PANet)设计,提升了特征提取的效能和精确度。 3. **权重初始化**:采用了更优化的权重初始化策略,使模型在初始训练阶段就能更快地达到收敛。 4. **联合训练**:YOLOv5支持多尺度训练,即同步训练不同尺度的网络,以改善对小目标的检测效果。 5. **优化的损失函数**:使用了GIOU(Generalized IoU)损失函数,改进了边界框的定位。 针对火灾检测的应用,YOLOv...

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