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搜索关键字:业务层    ( 846个结果
统一异常处理
在Spring MVC应用中,不管是怎样对底层数据库的操作还是业务层或者控制层的操作 都会遇到不可避免的各种异常需要处理,如果每个过程都单独对异常进行处理,那么 系统的代码耦合度高,工作量大且不好统一,维护工作也很麻烦。 如果将所有类型的异常从各个层中解耦出来,这样既保证了相关处理过程的功能单一 又 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-17 14:03:31    阅读次数:178
c++ 之bind使用
网络编程中, 经常要使用到回调函数。 当底层的网络框架有数据过来时,往往通过回调函数来通知业务层。 这样可以使网络层只专注于 数据的收发, 而不必关心业务 在c语言中, 回调函数的实现往往通过函数指针来实现。 但是在c++中 , 如果回调函数是一个类的成员函数。这时想把成员函数设置给一个回调函数指针 ...
分类:编程语言   时间:2019-01-16 20:44:53    阅读次数:697
spring boot——常用注解
@SpringBootApplication:申明让spring boot自动给程序进行必要的配置,这个配置等同于:@Configuration ,@EnableAutoConfiguration 和 @ComponentScan 三个配置。 @Service: 业务层bean。 @Controll ...
分类:编程语言   时间:2019-01-13 17:04:50    阅读次数:172
一篇故事带你理解渠道、经销、分销、代理等概念
背景 最近在做需求调研的过程中,接触到了很多业务层面上的概念和术语。生硬的搬运概念很难做到举一反三,最近看到了一前辈通过小故事把几个相关联的几个概念解释的很清晰和直白,我特此借鉴过来,自己重新拟了一个小故事,特此记录。 故事 小路是一个在陕北山沟沟里面长大的农村娃。二十岁的那年,他们那里没有下过一滴 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-07 01:41:23    阅读次数:252
戏说 Spring MVC 框架
Spring MVC 是 Spring 框架的一部分,和 Struts 一样都是属于 web 层框架,根据项目分层的思想,一个项目基本可以分为持久层,业务层和 web 层。而 Spring MVC 主要作用在 web 层,也叫表现层。 web 层核心的功能自然是处理用户的请求并返回数据,那我们就要介 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-29 21:09:30    阅读次数:227
向上金服以人为本,不做“激进派”争做“稳健派”
近年来,受益于日益庞大的市场规模和快速迭代的技术创新,中国已成为互联网金融实践与投资最为活跃的地区之一。借以这一“风口”,无论是传统金融大鳄还是新锐互联网创业者,都不断加强在金融科技领域中的探索与尝试。从业务层面来讲,金融追求的是风险防控,互联网崇尚的是开放高效,迥然相异的属性和基因使得两者的融合过程注定是艰难的,因为这不仅仅是单一维度的金融产业加载互联网技术,更是互联网逻辑与金融逻辑找到契合、相
分类:其他好文   时间:2018-12-19 15:38:25    阅读次数:125
dubbo核心流程一览
整体设计 Service 业务层:业务代码的接口与实现。我们实际使用 Dubbo RPC config 配置层:对外配置接口,以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心,可以直接初始化配置类,也可以通过 Spring 解析配置生成配置类。 dubbo-config 模块 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-16 17:10:37    阅读次数:274
在Spring AOP切面中启用新事务
在工作中有一个在切面中需要记录一下操作日志的需求,而且要求这些操作日志要存入数据库,并且无论业务层有什么异常,日志照常记录,那就不能沿用业务层的事务,而是需要新启一个事务了。 sping的声明式事务就是靠AOP来实现的,一般事务都在业务层中启用,那如果要在AOP的逻辑中启用一个新的事务要怎么做呢?比 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-15 11:53:59    阅读次数:546
java的几种对象(PO,VO,DAO,BO,POJO,DTO)解释
一、PO:persistant object 持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。 二、VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-09 16:15:08    阅读次数:157
机器学习需要了解的几个问题
推荐系统: 1.冷启动热启动区别和联系?各个阶段需要的算法? 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型? 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率,两者不可能同时高,怎么平衡?从算法本身还是业务层面?惊喜度怎么添加? 4.如何评价推荐系统的好坏?指标是啥? 机器学习: 1.能解决哪几 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-05 00:22:57    阅读次数:169
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