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  • CC架构(组件化开发架构

    千次阅读 2018-08-22 16:25:04
    前一段时间在微信公众号看到组件化开发架构,就去小小的了解了一下,也弄了一个demo练练手,demo下载地址:https://download.csdn.net/download/duanchuanzhi/10620119 工作突然有点小忙对CC的学习总结就一而再再而...

    前一段时间在微信公众号看到组件化开发架构,就去小小的了解了一下,也弄了一个demo练练手,demo下载地址:https://download.csdn.net/download/duanchuanzhi/10620119

    工作突然有点小忙对CC的学习总结就一而再再而三的向后拖,今天终于抽出来时间总结一下我的学习,废话不多说,下面开就是我对CC的初步使用。

    还是老规矩,集成一个新的东西首先是集成对应的jar,下面是Android Studio导入:

    导入jar之后就是初始化操作:

    CC架构的正真使用:

    启动指定的Component:

    对应Component的处理:

    所有的业务处理逻辑都在onCall(CC cc)方法中,若有传参可通过cc.getParams(),cc.getParamItem(key)方法获取。

    登录之后跳转其他界面:

    若需要传参数可通过setParams,addParams,addParam方法进行传参。

    重中之重是将所有的module都需要在主app的build.gradle中配置:

    至此我的简短学习使用已经结束,若想更全面的了解和使用CC架构有交流群:686844583

    深入使用CC架构开发请参照github:https://github.com/luckybilly/CC

    详细使用CC请参考github:https://github.com/luckybilly/CC#%E9%9B%86%E6%88%90%E5%85%B15%E6%AD%A5

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  • 开发架构设计

    千次阅读 2013-02-27 17:47:00
    开发架构设计关注软件开发环境中软件模块的实际组织方式,即软件系统由那些程序包组成,以及它们之间的关系。程序包不仅包括要编写的源程序,而且包括直接使用的第三方SDK和现存的框架、类库,支持系统运行的操作...

    开发架构设计关注软件开发环境中软件模块的实际组织方式,即软件系统由那些程序包组成,以及它们之间的关系。程序包不仅包括要编写的源程序,而且包括直接使用的第三方SDK和现存的框架、类库,支持系统运行的操作系统或中间件。

    开发架构设计的重点考虑开发期质量,软件模块的组织有利于可扩展性、可重用性、可移植性、易理解性、易测试性等,设计中的关键技术主要体现软件开发期质量有关的设计,如设计模式的运用,框架的选择等。

    开发架构设计的主要工作是:

    确定要开发的程序包或直接利用的程序包(如函数库)之间的依赖关系。

    采用的技术,包之间采用什么技术实现连接,以保证必要的开发期质量,如有依赖关系的包之间的松耦合。

    确定采用的框架。如果实现连接的技术有对应的框架,采用框架是值得推荐的选择。

    分层模型开发架构设计的主要工具。三层架构模型把程序代码分成负责与用户交互的表现层(用户界面层)代码、负责业务处理的业务层代码、负责数据服务的数据层代码。表现层可以按用例分成若干个包,业务层可以可以按照业务逻辑独立性分成若干个包,数据层可以由若干实体对象组成。其中,业务层由领域模型细化得到。由于领域模型相对稳定,所以业务层也相对稳定。表现层受表现设备和表现方式影响,数据层受数据库系统影响,因此这两层必须满足可扩展性、可修改性等要求。

    分层架构模式为“把变化点封装起来”提供了手段。分层架构的最大优点是将整体问题局部化,把可能的变化封装到不同层中。最终将系统规划为单向依赖的分层体系,利于修改、扩展、替换。将代码分为层的好处是:层形成了开发小组的自然边界—分层的开发人员需要的技巧是不同的。表现层的开发小组要深入了解用户界面工具包的使用;数据层开发小组许傲熟悉相关的数据库、数据持久化工具或文件系统。

    采用分层和分区的描述方式能够反映直接使用的程序包或框架的用法,使开发架构更清晰

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  • Java的开发架构---浅谈

    千次阅读 2018-01-27 11:45:47
    1.开发架构的形式:  一般我们在学习或者实际开发中,所了解的开发架构都是基于两种形式:C/S架构(客户端/服务器)和B/S架构(浏览器/服务器).而在JavaEE的开发中,几乎全部都是基于B/S架构开发的.而在B/S架构中,系统和...
    1.开发架构的形式:

     一般我们在学习或者实际开发中,所了解的开发架构都是基于两种形式:C/S架构(客户端/服务器)和B/S架构(浏览器/服务器).而在JavaEE的开发中,几乎全部都是基于B/S架构开发的.而在B/S架构中,系统和标准的三层架构包括:表现层,业务层,持久层.也就是我们刚开始接触Java Web项目所了解的web层,service层和dao层.

    2.三层架构的概述:
     表现层: 
     也就是我们刚接触web项目常说的web层.它负责接受客户端请求,向客户端响应结果,通常客户端使用http协议请求web层, web层需要接受http请求并完成http响应.(在这一层我们主要是接受前台所传来的数据,并对数据进行封装使用.)
     而表现层又包括展示层和控制层:展示层负责结果的展示,控制层负责接受请求.(展示和控制属于MVC的设计模式)
     表现层依赖业务层,接受到客户端请求一般会调用业务层(也就是service层)进行业务处理,并将处理结果响应给客户端.
     表现层的设计一般都使用MVC模型.(MVC是一种框架模式,它是一种设计模式,当然也有很多人把它将其和框架混为一谈,框架和设计模式是有区别的,具体的区别大家可以去相关的论坛了解下.)

    业务层:
     也就是我们说的service层.它负责业务逻辑的处理,和web项目的需求是紧密相关的,web层依赖业务层,但业务层不依赖web 层.(也就是我们会在web层调用service来实现具体的功能,这个调用关系就使得web层依赖service层.)
    业务层在业务处理时可能会依赖持久层,如果要对数据持久化需要保证事务的一致性.也就是说,我们需要在业务层控制事务.(这一层主要是处理业务逻辑, 管理事务,调用dao层进行数据库交互.)

    持久层:
    也就是我们常说的dao层.负责数据的持久化,包括数据层(也就是数据库)和数据访问层,数据库是对数据持久化的载体, 数据访问层是业务层和持久层交互的接口,业务层需要通过数据访问层将数据持久化到数据库中.总的来说,持久层就是和数据 库进行交互,对数据进行CRUD(增删改查)操作的.(这一层主要是进行数据库的交互,也就是增删改查,并将结果的数据持久化到数据库保存.)
    =========================================================================
    大家可以了解下这里面涉及到的MVC设计模式,持久化,以及每一层所用到的技术等等,这样在学习框架的过程中会更容易理解框架的思想和使用了!还有就是动态代理,工厂模式等,这些都是和SSH(Struts2+Spring+Hibernate)框架的底层实现息息相关的.
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  • 第3章 Tensorflow软件开发架构 第4章 Tensorflow的软件架构 4.1 Tensorflow的生态链 4.2 Tensorfor内部的软件架构 第1章 什么是TensorFlow? TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)...

    作者主页(文火冰糖的硅基工坊):https://blog.csdn.net/HiWangWenBing

    本文网址:https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119360465


    目录

    第1章 什么是TensorFlow?

    第2章 深度学习的软件架构

    第3章 Tensorflow软件开发架构

    第4章 Tensorflow的软件架构

    4.1 Tensorflow的生态链

    4.2 Tensorfor内部的软件架构


    第1章 什么是TensorFlow?

    TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

    TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。

    官网教程:https://doc.codingdict.com/tensorflow/tfdoc/get_started/introduction.html

    第2章 深度学习的软件架构

    第3章 Tensorflow软件开发架构

    第4章 Tensorflow的软件架构

    4.1 Tensorflow的生态链

    •  开发平台:Python或C++、GPU
    •  执行平台:Python + CPU
    • Tensorflow的贡献者:商业公司、开源社区的开发者、 开源社区的科研人员、系统集成者。
    • Google的作用:Google在2015年已经把Tensorflow贡献给了开源社区,Google为开源社区提供技术支持。
    • Tensorflow项目的提供方式:github
    • 使用者:从github获取Tensorflow的开源框架的源代码和基于Tensorflow的各种项目源代码。
    • 可视化工具:Tensorboard

    4.2 Tensorfor内部的软件架构

     Tensorfor提供了不同层面的编程接口,越是低级的接口,越能感受到深入学习的本质,但使用也越麻烦,学习成本越高。

    • Python Frontend接口:低级接口,大多数Tensorflow学习者首先接触到的接口,与是大多数使用者感觉到上手难度大的原因。
    • 在Python Frontend,定义了神经网络的层和数据集dataset,可以利用这些接口,搭建神经网络,但也还是要自己构建神经网络。
    • 可以通过Keras和其提供的接口简化Tensorflow的使用,这层的接口只需要配置模型,不需要手工搭建神经网络。
    • 最外层的接口是直接使用预定义的模型,不需要手工搭建神经网络。


    作者主页(文火冰糖的硅基工坊):https://blog.csdn.net/HiWangWenBing

    本文网址:https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119360465

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