Web系统三层结构详解：DAL、BLL与UI层

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"这篇文档详细介绍了基于ASP.NET 2.0的Web系统开发中的三层架构，包括数据库访问层（DAL）、业务逻辑层（BLL）和用户接口层（UI）。文档作者通过实例代码和功能解释，阐述了如何设计和实现这三层结构，以提升Web应用的可维护性和扩展性。" 在Web系统的三层结构中，每一层都有其特定的职责： 1. 数据访问层（DAL，Data Access Layer）： DAL是系统与数据库交互的核心部分，负责执行SQL语句，进行数据的读取、插入、更新和删除操作。例如，`Database.cs`文件中包含了各种方法，如构造函数、Open和Close方法用于连接和断开数据库，`ExecuteSQL`、`GetDataSet`、`GetDataTable`等方法用于执行SQL并返回数据集或数据表。此外，文档还讨论了如何安全地处理数据，如处理可能的null值和空字符。 2. 业务逻辑层（BLL，Business Logic Layer）： BLL层是应用的核心，它封装了业务规则和逻辑，与DAL和UI层进行交互。在示例中，BLL包含了如`LoadData`、`Add`、`Update`、`Delete`等方法，用于处理业务逻辑，如加载合同详情、添加新合同、更新和删除合同。`QueryHT0`方法则展示了如何根据哈希表构建SQL查询条件。 3. 用户接口层（UI）： UI层主要负责与用户的交互，展示数据和接收用户输入。在文档中，UI层被展示为一个名为`JXXH_HT.aspx`的合同管理表单，其中包括各种按钮（如翻页按钮和“保存”按钮）以及处理用户操作的事件，如清空文本框、判断用户角色、更新界面内容等。这些功能反映了UI层如何响应用户操作并调用BLL层的方法来处理业务。 通过这种三层架构，开发者可以将复杂的应用程序分解为更小、更易于管理的部分，提高代码的可重用性和可测试性。此外，由于各层之间松耦合，修改某一层不会对其他层造成大的影响，这有利于系统的维护和升级。在ASP.NET 2.0框架下，这样的结构特别有利于构建大型、复杂的Web应用程序。

建筑结构_多层框架结构习题.doc

2021-09-28 上传
建筑结构_多层框架结构习题.doc

capacitor model.zip_composite matlab_多层结构_材料随机_电场分布

2022-07-14 上传
在本项目中，我们主要探讨的是一个基于MATLAB的电容器模型，该模型专注于模拟多层结构中的有机无机复合材料的电场分布。电容器是电子设备中常见的一种储能元件，其工作原理是利用电荷间的相互作用力来储存能量。在...

数据库是mysql5.7，帮我优化下这条sql:SELECT epi.business_id,epi.project_id,epi.product_setmeal_id,count(1) num FROM emp_info ei LEFT JOIN (select epi.* from emp_project_info epi where epi.status = 1 AND epi.is_across = 0 AND epi.start_date = ( SELECT max( start_date ) FROM emp_project_info WHERE STATUS = 1 AND emp_id = epi.emp_id AND project_id = epi.project_id AND start_date <= '2023-05-01 00:30:00.028' and is_across = 0 ) AND epi.begin_date <= '2023-05-01 00:30:00.028' AND (epi.end_date is null or epi.end_date > '2023-05-01 00:30:00.028')) epi ON ei.id = epi.emp_id WHERE ei.status = 1 AND ei.type = 3 AND epi.project_id is not null AND epi.source != 5 GROUP BY epi.business_id,epi.project_id,epi.product_setmeal_id

2023-06-13 上传
1. 将子查询用 JOIN 替代，以避免多层嵌套子查询的性能问题。 2. 为了避免子查询的重复计算，可以将子查询的结果保存到临时表中，并在 JOIN 时使用该临时表。 3. 需要为 emp_project_info 表添加合适的索引，以...

class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out你可以给我详细分析下这段代码每一句的含义和作用吗，越详细越好，我有点看不懂它

2023-05-24 上传
总的来说，这段代码的作用是构建了一个带有多层感知器（MLP）和自注意力机制的点云分割网络，其中`PointnetSAModuleMSG`模块用于提取特征，`SelfAttention`层用于增强特征的表达能力，`nn.Sequential`用于将两个模块...

解释代码super(MLP, self).__init__() self.input_dim = int(options['input_dim']) self.fc_lay = options['fc_lay'] self.fc_drop = options['fc_drop'] self.fc_use_batchnorm = options['fc_use_batchnorm'] self.fc_use_laynorm = options['fc_use_laynorm'] self.fc_use_laynorm_inp = options['fc_use_laynorm_inp'] self.fc_use_batchnorm_inp = options['fc_use_batchnorm_inp'] self.fc_act = options['fc_act'] self.wx = nn.ModuleList([]) self.bn = nn.ModuleList([]) self.ln = nn.ModuleList([]) self.act = nn.ModuleList([]) self.drop = nn.ModuleList([])

2023-06-07 上传
这段代码是定义一个多层感知机（MLP）的类，其中： - `super(MLP, self).__init__()`是调用父类的构造函数，初始化类的基本属性。 - `self.input_dim`是输入的特征维度。 - `self.fc_lay`是一个列表，它定义了MLP每...

为以下代码添加注释class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 建立多层神经网络 nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model)

2023-05-19 上传
# 定义一个神经网络类 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 调用父类的构造函数 self.flatten = nn.Flatten() # 将输入的二维图像数据展...# 打印神经网络结构 print(model)

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

2023-02-17 上传
其中，生成器接受输入维度 input_dim、输出维度 output_dim 和 num_filters 个特征，采用线性层和激活函数构建多层神经网络。判别器接受输入维度 input_dim 和 num_filters 个特征，同样采用线性层和激活函数构建...

_C.MODEL = CfgNode() _C.MODEL.TRANSFER_TYPE = "prompt" # one of linear, end2end, prompt, adapter, side, partial-1, tinytl-bias _C.MODEL.WEIGHT_PATH = "" # if resume from some checkpoint file _C.MODEL.SAVE_CKPT = False _C.MODEL.MODEL_ROOT = "D:\\深度学习\\swin\\预训练模型\\swin_base_patch4_window7_224_22k.pth" # root folder for pretrained model weights _C.MODEL.TYPE = "swin" _C.MODEL.MLP_NUM = 0 _C.MODEL.LINEAR = CfgNode() _C.MODEL.LINEAR.MLP_SIZES = [] _C.MODEL.LINEAR.DROPOUT = 0.1

2023-05-17 上传
这是一个配置文件，其中定义了模型的各种参数和选项。模型类型是 "swin"，使用的预训练模型权重路径是 "D:\\...MLP_NUM 和 MLP_SIZES 指定了多层感知机的数量和大小，而 DROPOUT 则指定了 MLP 层之间的 dropout 率。

def __init__(self, hand_NodeEncoder_dic={}, learned_NodeEncoder_dic={}, intialize_EdgeEncoder_dic={}, message_passing={}, edge_classifier_dic={} ): super(CellTrack_Model, self).__init__() self.distance = CosineSimilarity() self.handcrafted_node_embedding = MLP(**hand_NodeEncoder_dic) self.learned_node_embedding = MLP(**learned_NodeEncoder_dic) self.learned_edge_embedding = MLP(**intialize_EdgeEncoder_dic) edge_mpnn_class = getattr(edge_mpnn, message_passing.target) self.message_passing = edge_mpnn_class(**message_passing.kwargs) self.edge_classifier = MLP(**edge_classifier_dic)

2023-07-14 上传
- `hand_NodeEncoder_dic`、`learned_NodeEncoder_dic`、`intialize_EdgeEncoder_dic`、`message_passing`和`edge_classifier_dic`是字典类型的参数，用于配置MLP（多层感知机）的各个参数。 - `self.distance`是一...

compress_c = 8 if rfb else 16 self.weight_level_0 = Conv( self.inter_dim, compress_c, 1, 1) self.weight_level_1 = Conv( self.inter_dim, compress_c, 1, 1) self.weight_level_2 = Conv( self.inter_dim, compress_c, 1, 1) self.weight_levels = Conv( compress_c*3, 3, 1, 1) self.vis = vis

2023-06-08 上传
这段代码是在一个基于多层感知器（MLP）的模块中，用于定义多个卷积操作。具体来说，代码中的部分含义如下： - compress_c = 8 if rfb else 16：根据rfb的取值，定义一个压缩因子。当rfb为真时，压缩因子为8，否则...
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