Oracle ADF入门教程:简化J2EE开发的完整指南

版权申诉
0 下载量 28 浏览量 更新于2024-11-16 收藏 7.6MB RAR 举报
资源摘要信息:"adf.rar_oracle_site:***" Oracle ADF(Application Development Framework)是一种由Oracle公司开发的Java EE框架,旨在简化基于Java的企业应用程序开发。ADF提供了一套完整的解决方案,可以处理企业应用开发中的各个方面,包括用户界面设计、业务服务、数据访问、安全性和部署等。ADF基于Model-View-Controller(MVC)设计模式,该模式将应用逻辑、数据和用户界面分离开来,以便更容易地管理和维护代码。 MVC模式包括三个核心组件: - Model(模型):模型代表企业数据和业务规则。在ADF中,模型通常基于实体对象(Entity Objects)和视图对象(View Objects),这些对象代表业务数据模型和如何访问和展示这些数据。 - View(视图):视图负责呈现用户界面。ADF中的视图通常基于ADF页面和组件,这些组件能够与模型进行数据绑定。 - Controller(控制器):控制器负责处理用户交互并调用业务逻辑以响应这些交互。在ADF中,控制器功能可以通过应用控制(Application Controller)和页面流(Page Flows)来实现。 Oracle ADF通过其丰富的组件库和业务组件框架(Business Components Framework,BC4J)提供了一种简化的方式来实现MVC模式。开发者可以利用ADF的自动化工具和生成器快速创建应用程序,这些工具能够帮助生成应用程序的基础架构代码,从而减少重复性工作并提高开发效率。 ADF的特性还包括以下几点: - 组件重用:通过使用ADF提供的大量可重用组件,开发者可以构建功能完备的应用程序。 - 数据绑定:ADF支持声明式数据绑定,这使得数据与UI组件之间的交互变得简单。 - 数据服务:ADF提供了一个抽象层,允许开发者轻松访问和管理数据,例如通过服务接口。 - 事务管理:ADF内置事务管理支持,确保数据的一致性和完整性。 - 安全性:ADF支持多层次的安全性设置,包括认证和授权。 - 集成能力:ADF可以与Oracle数据库紧密集成,并且提供了与其他Oracle产品和服务的集成能力。 Oracle ADF教程通常会涉及多个方面,比如数据模型的设计、用户界面的构建、业务逻辑的实现以及整个应用的测试和部署。开发者在学习ADF时,需要掌握Java EE基础知识、了解MVC设计模式原理,以及熟悉Oracle数据库的操作。通过学习ADF,开发者可以快速地构建高性能、可扩展和可维护的Web应用程序。 资源摘要信息:"adf.doc" 文档"adf.doc"是Oracle ADF入门学习教程,这个文档很可能是为希望学习Oracle ADF框架的开发者准备的,包含了一系列的指导和说明,旨在帮助他们理解ADF的核心概念、架构原理以及如何开始使用ADF进行项目开发。该文档可能详细介绍了ADF的安装、配置、创建第一个ADF应用程序的步骤,以及如何通过实际例子来加深对ADF特性的理解。文档内容可能包括以下方面: - Oracle ADF的概述和其在企业应用开发中的作用。 - 如何设置ADF开发环境,包括所需的软件和工具。 - ADF的MVC架构详解,以及在ADF中实现MVC的细节。 - 数据模型设计的最佳实践,如何使用实体对象和视图对象。 - 视图构建技巧,包括ADF页面的布局和组件使用。 - 实现业务逻辑,包括控制器的配置和数据绑定。 - ADF安全性特性,如何实现认证和授权。 -ADF与其他Oracle产品(如ADF Mobile、ADF BC)的集成。 - ADF的测试和调试技巧。 - ADF应用部署和优化策略。 通过阅读和实践"adf.doc"文档,开发者能够获得对Oracle ADF框架的全面理解,并掌握使用ADF开发复杂J2EE应用程序所需的关键技能。此外,学习ADF可以帮助开发者深入了解Java EE开发的最佳实践,并提升他们对企业级应用架构设计的认识。

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据,其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型,非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力,可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

2023-05-26 上传
2023-05-30 上传
2023-05-26 上传