B/S架构的实现代码用例
时间: 2023-12-09 15:03:44 浏览: 47
以下是一个简单的B/S架构实现的代码用例，使用Java语言和Spring框架：
1. 前端代码（HTML、CSS、JavaScript）：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>B/S Architecture Example</title>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.0/css/bootstrap.min.css">
</head>
<body>
<div class="container mt-5">
<h1>B/S Architecture Example</h1>
<div class="form-group">
<label for="input-text">Enter some text:</label>
<input type="text" class="form-control" id="input-text" placeholder="Type something...">
</div>
<button type="button" class="btn btn-primary" onclick="sendText()">Send</button>
<hr>
<div id="output"></div>
</div>
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.slim.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.2.0/dist/tf.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/universal-sentence-encoder@4.2.0/dist/universal-sentence-encoder.min.js"></script>
<script src="app.js"></script>
</body>
</html>
```
2. 后端代码（Java + Spring）：
```java
package com.example.bsaexample;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.Tensors;
import org.tensorflow.framework.ConfigProto;
import org.tensorflow.framework.GPUOptions;
import org.tensorflow.framework.Session;
import org.tensorflow.framework.Session.Runner;
import org.tensorflow.framework.TensorShape;
import java.util.Arrays;
@SpringBootApplication
@RestController
public class BsaExampleApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(BsaExampleApplication.class, args);
}
@PostMapping(value = "/predict", consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE, produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)
public String predict(@RequestBody String input) {
GPUOptions gpuOptions = GPUOptions.newBuilder().setVisibleDeviceList("0").build();
ConfigProto configProto = ConfigProto.newBuilder().setGpuOptions(gpuOptions).build();
try (Session session = Session.create(configProto.toByteArray())) {
Tensor<String> inputTensor = Tensors.create(new String[] { input });
Runner runner = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output");
Tensor<Float> outputTensor = runner.run().get(0).expect(Float.class);
float[] output = outputTensor.copyTo(new float[1][512])[0];
return Arrays.toString(output);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return "Error: " + e.getMessage();
}
}
}
```
3. 前后端交互代码（JavaScript）：
```javascript
async function sendText() {
const input = $("#input-text").val();
if (input.trim() !== "") {
$("#output").text("Loading...");
const output = await predict(input);
$("#output").text(output);
}
}
async function predict(input) {
const model = await tf.loadGraphModel("model/model.json");
const encoder = await use.load();
const encodedInput = await encoder.embed([ input ]);
const inputTensor = tf.tensor(encodedInput);
const outputTensor = model.execute({ "input": inputTensor });
const output = await outputTensor.array();
return output;
}
```
这个例子实现了一个简单的文本编码预测功能，用户在前端输入一段文本，通过JavaScript调用后端的REST API进行计算，后端使用TensorFlow进行计算并返回结果。这个例子还包括了一些常见的开发框架和库，如Spring、Bootstrap、jQuery、TensorFlow.js和Universal Sentence Encoder。
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手册的结构清晰，有专门的修订记录，这表明手册会随着设备的更新和技术的改进不断得到完善。维修人员可以依靠这份手册获取最新的维修信息和操作指南，确保设备的正常运行和维护。
此外，手册中对不同型号的打印速度进行了明确的区分，这对于诊断问题和优化设备性能至关重要。例如，TASKalfa 2020/2021/2057系列的打印速度为20张/分钟，而TASKalfa 2220/2221和2320/2321/2358系列则分别具有稍快的打印速率。这些信息对于识别设备性能差异和优化工作流程非常有用。
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4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比，小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好，其变换系数主要集中在低频部分，但对于宽带图像，DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广，压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩，能够更精确地捕捉图像的局部特征，因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。
小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号，而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号，这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息，而傅里叶变换只提供频率域信息，却丢失了时间信息的局部化。
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4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术，特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态，如山脉、云彩和生物组织，它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码，可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示，从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性，将其转化为分形块，然后进行编码，这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。
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