三层架构之系统登陆实例
三层架构，通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。
一、英文拓展：
三层架构(3-Tier ASrchitecture)
表现层UI（User Interface）
业务逻辑层BLL（Business Logic Layer）
数据访问层DAL（Data Access Layer）
二、各层作用解析：
1、DAL作用：
1)从数据源加载数据Select
2)向数据源写入数据Insert/Update
3)从数据源删除数据Delete
2、UI的作用：
1)向用户展现特定业务数据。
2)采集用户的输入信息和操作。
3)特定的数据显示给用户
原则：用户至上，界面简洁明了
3、BLL的作用：
1)从DAL中获取数据，供UI显示用。
2)从UI中获取用户指令和数据，执行业务逻辑。
3)从UI中获取用户指令和数据，通过DAL写入数据源。
BLL的职责机制：
UI——BLL——UI
UI——BLL——DAL——BLL——UI
4、数据模型的引入：
为了避免三层之间的互相引用，所以出现Model，用于传输数据的，业务数据模型
三、系统登陆实例，步骤：
1、新建数据库
（名称）LoginDemo，包含两张表：
新建表Users
其中，设定ID为主键，自增长。
新建表Scores
其中，设定ID为主键，自增长。
2、编码阶段：
解决方案名称：LoginSolution
位置：LoginDemo
1）DAL数据访问层：
新建项目名称：LoginDAL
默认命名空间：Login.DAL
添加类：UserDAO，ScoreDAO，DbUtil
引用：LoginModel
[csharp]view plaincopyprint?
2）UI表示层：
添加新项目，Windows窗体应用程序。
名称：LoginUI ，设置为启动项目
默认命名空间：Login.UI
引用：LoginBLL,LoginModel
登陆：btnLogin
用户名：(Name):txtUserName
密码：(Name):txtPassword；PasswordChar:*
窗体：Text：系统登陆；MaximizeBox：False；MinimizeBox：False；FormBorderStyle：FixedSingle [csharp]view plaincopyprint?
3）BLL业务逻辑层：
添加新项目；
名称：LoginBLL
默认命名空间：Login.BLL
添加新类：LoginManager/LoginService服务引用：LoginDAL，LoginModel
[csharp]view plaincopyprint?
4）Modle数据模型：
添加新建项目：
名称：LoginModel
默认命名空间：Login.Model
添加类：UserInfo
Model数据模型：是独立于其余层次的，不知道其余层次的信息，其余层次都会引用Model。介于UI 和BLL，此处表示我们想要返回的数据为USER对象。
[csharp]view plaincopyprint?
ASPnet简单的三层架构实例
https://www.wendangku.net/doc/4a17147935.html,三层架构简单实例 首先还是简单的提一下三层架构吧： １、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。 ２、业务逻辑层（BLL）：针对具体问题的操作，也可以说是对数据层的操作，对数据业务逻辑处理。 ３、数据访问层（DAL）：该层所做事务直接操作数据库，针对数据的增添、删除、修改、更新、查找等。 4、Model层（Model）：Model又叫实体类，这个东西，大家可能觉得不好分层。包括我以前在内，是这样理解的：UI<-->Model<-->BLL<-->Model<-->DAL，如此则认为Model 在各层之间起到了一个数据传输的桥梁作用。 三层结构与饭店场景类似： 服务员==（表现层（UI）） 厨师==（业务逻辑层（BLL）） 材料采购员==（数据访问层（DAL）） 货币==（Model层（Model）） 下面就介绍一下范例的步骤： 1.打开VS2010后，文件-->新建-->项目-->其他项目类型-->Visual Studio 解决方案-->空白解决方案就起名为:Test 2.建立表现层（UI） 对着解决方案右键--添加---新建项目--Visual C#https://www.wendangku.net/doc/4a17147935.html, Web应用程序随便起个名字web 确定 3.建立业务逻辑层（BLL）
对着解决方案右键--添加---新建项目--Visual C#--选择类库随便起个名字BLL确定 4.建立数据访问层（DAL） 对着解决方案右键--添加---新建项目--Visual C#--选择类库随便起个名字DAL 确定 5.建立Model层（Model） 对着解决方案右键--添加---新建项目--Visual C#--选择类库随便起个名字Model确定 6建立各层关系，对着WEB层（刚刚建立的UI层）右键--添加引用--选择BLL--确定 同样建立其它关系 1) WEB引用 DAL,Model 2)BLL引用 DAL,Model 3)DAL引用Model （以及解决错误时引用的System.Configuration ） 4)Model无引用 7.在WEB-->App_Data建一个数据文件 DabaBase.mdf 里面建表:qzzm_user 表内:字段Name,类型:nvarchar(50) 非空 8.web层Styles文件夹下新建Post.aspx Post.aspx 代码如下： <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Post.aspx.cs" Inherits="Post" %>
经典三层架构模式
三层：表示层；BLL业务逻辑层；DAL数据处理层！ DAL数据处理层包括：DALFactory抽象工厂，IDAL接口类库，DAL 再加上一个Model实体类模型层！总体来说就是：一个应用程序（表示层），5个类库（BLL，IDAL，DAL，DALFactory，Model） 三层载体尽量别用Dataset 太麻烦！还是用实体类好！ 下面给你列下大概步骤（10大步）： 1. 先创建Windows应用程序，即表示层 2. 添加5个类库项目：Models，Bll,IDAL,DAL,DALFactory 3. 添加项目引用 a) IDAL应用：Models b) DAL引用：Models,IDAL,System.configuration c) DALFactory引用：IDAL,DAL，System.configuration d) BLL引用：Models，DALFactory，IDAL e) 表示层引用：Models，BLL 4. 把表示层设为启动项目，并生成解决方案 5. 在表示层添加应用程序配置文件
推荐系统代码结构
代码结构 从源码来看，EasyRec纵向采用三层架构模式（展现层、业务层和持久层），横向采用模块化（核心模块，插件模块，特定领域模块及推荐模块等）。可以清晰的了解到，EacyRec 的分层很清晰，下面是我理解的模块结构图。 Easyrec代码框架很清晰，目前项目由八个部分组成。 1 上下文组件(Content) 这一模块包含商品关联规则的生成器，随Web应用一起发布并预装的生成器。目前，关联规则生成器是唯一预装的生成器，并作为推荐系统的离线生成器的服务组件。 2核心组件(Core) 这一模块是推荐系统Easyrec的核心包，它包含了系统所有的数据模型对象、数据访问和基本数据服务的相关的所有类。基本的数据服务包括：ActionService、ItemAssocService、RecommenderService和RecommendationHistoryService。在这个模块中所有的类与接口都提供了最一般的方法，对特定信息域，如动作与项目对象，能进行不同的参数化。
3域组件(Domain) 为了对特定领域的内容分离，引入这个包。域组件包提供了为一个通用领域提供服务和数据库访问的类，如象音乐领域这样的特定领域。同时为集成对评价动作信息，提供对第三方数据进行访问的附加接口与实用工能类。 4插件API接口包(Plugin API) 插件API接口包提供推荐系统Easyrec插件开发的基础。它提供了实现推荐系统插件所需的所有接口。是所有插件的父类，定义了扩展插件需要实现的接口。 5插件容器(Plugin Container) 插件容器提供插件执行的框架。. 6插件组件(Plugins) 插件组件包本身就是一个父模块，同时也是目前easyrec支持的多个插件的集合。 7功能组件包(Utils) 功能组件包包含推荐系统Easyrec中其它模块所需要使用的功能类。 8 Web组件(Web) Web模块是对推荐系统的各种Web服务方法的扩展，从而为各个领域提供模型对象，数据访问类和服务。另外“idmappingservice”允许将外部的字符串IDS到内部的整数ID映射；h 此外，“authenticationservice”管理几个商户的对Web服务方法的授权访问。
web三层架构概述
web三层架构概述 web三层架构概述 2009-05-23 10:23 关于 三层架构(3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。 １、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。 ２、业务逻辑层（BLL）：针对具体问题的操作，也可以说是对数据层的操作，对数据业务逻辑处理。 ３、数据访问层（DAL）：该层所做事务直接操作数据库，针对数据的增、删、改、查。 概述
三层结构原理： 3个层次中，系统主要功能和业务逻辑都在业务逻辑层进行处理。 所谓三层体系结构，是在客户端与数据库之间加入了一个“中间层”，也叫组件层。这里所说的三层体系，不是指物理上的三层，不是简单地放置三台机器就是三层体系结构，也不仅仅有B/S应用才是三层体系结构，三层是指逻辑上的三层，即使这三个层放置到一台机器上。 三层体系的应用程序将业务规则、数据访问、合法性校验等工作放到了中间层进行处理。通常情况下，客户端不直接与数据库进行交互，而是通过COM/DCOM通讯与中间层建立连接，再经由中间层与数据库进行交互。 表示层位于最外层（最上层），离用户最近。用于显示数据和接收用户输入的数据，为用户提供一种交互式操作的界面。 业务逻辑层业务逻辑层（Business Logic Layer）无疑是系统架构中体现核心价值的部分。它的关注点主要集中在业务规则的制定、
业务流程的实现等与业务需求有关的系统设计，也即是说它是与系统所应对的领域（Domain）逻辑有关，很多时候，也将业务逻辑层称为领域层。例如Martin Fowler在《Patterns of Enterprise Application Architecture》一书中，将整个架构分为三个主要的层：表示层、领域层和数据源层。作为领域驱动设计的先驱Eric Evans，对业务逻辑层作了更细致地划分，细分为应用层与领域层，通过分层进一步将领域逻辑与领域逻辑的解决方案分离。 业务逻辑层在体系架构中的位置很关键，它处于数据访问层与表示层中间，起到了数据交换中承上启下的作用。由于层是一种弱耦合结构，层与层之间的依赖是向下的，底层对于上层而言是“无知”的，改变上层的设计对于其调用的底层而言没有任何影响。如果在分层设计时，遵循了面向接口设计的思想，那么这种向下的依赖也应该是一种弱依赖关系。因而在不改变接口定义的前提下，理想的分层式架构，应该是一个支持可抽取、可替换的“抽屉”式架构。正因为如此，业务逻辑层的设计对于一个支持可扩展的架构尤为关键，因为它扮演了两个不同的角色。对于数据访问层而言，它是调用者；对于表示层而言，它却是被调用者。依赖与被依赖的关系都纠结在业务逻辑层上，如何实现依赖关系的解耦，则是除了实现业务逻辑之外留给设计师的任务。
三层架构CS模式程序设计实例
三层架构C/S程序设计实例(C#描述) １.三层之间的关系： 三层是指：界面显示层(UI)，业务逻辑层(Business)，数据操作层(Data Access) 文字描述： Clients对UI进行操作，UI调用Business进行相应的运算和处理，Business通过Data Access 对Data Base进行操作。 优点： l 增加了代码的重用。Data Access可在多个项目中公用；Business可在同一项目的不同地方使用（如某个软件B/S和C/S部分可以共用一系列的Business组件）。 l 使得软件的分层更加明晰，便于开发和维护。美工人员可以很方便地设计UI设计，并在其中调用Business给出的接口，而程序开发人员则可以专注的进行代码的编写和功能的实现。 ２.Data Access的具体实现： DataAgent类型中变量和方法的说明： private string m_strConnectionString; //连接字符串 private OleDbConnection m_objConnection; //数据库连接 public DataAgent(string strConnection) //构造方法，传入的参数为连接字符串 private void OpenDataBase() //打开数据库连接 private void #region CloseDataBase() //关闭数据库连接 public DataView GetDataView(string strSqlStat) //根据传入的连接字符串返回DataView 具体实现代码如下： public class DataAgent { private string m_strConnectionString; private OleDbConnection m_objConnection; #region DataAgend ///
三层架构之优缺点 五
三层架构之优缺点五 三层架构之优缺点 三层架构(3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合"的思想。 １、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。 ２、业务逻辑层（BLL）：针对具体问题的操作，也可以说是对数据层的操作，对数据业务逻辑处理。 ３、数据访问层（DAL）：该层所做事务直接操作数据库，针对数据的增添、删除、修改、更新、查找等。 注：（内聚：一个模块内各个元素彼此结合的紧密程度；耦合：一个软件结构内不同模块之间互连程度的度量） 优缺点 优点： 1、开发人员可以只关注整个结构中的其中某一层； 2、可以很容易的用新的实现来替换原有层次的实现； 3、可以降低层与层之间的依赖； 4、有利于标准化； 5、利于各层逻辑的复用。 6、扩展性强。不同层负责不同的层面，如PetShop可经过简单的配置实现Sqlserver 和oracle之间的转换，当然写好了也可以实现B/S与C/S之间的转换 7、安全性高。用户端只能通过逻辑层来访问数据层，减少了入口点，把很多危险的系统功能都屏蔽了。 8、项目结构更清楚，分工更明确，有利于后期的维护和升级 缺点： 1、降低了系统的性能。这是不言而喻的。如果不采用分层式结构，很多业务可以直接造访数据库，以此获取相应的数据，如今却必须通过中间层来完成。 2、有时会导致级联的修改。这种修改尤其体现在自上而下的方向。如果在表示层中需要增加一个功能，为保证其设计符合分层式结构，可能需要在相应的业务逻辑层和数据访问层中都增加相应的代码 3、增加了代码量，增加了工作量 三层架构是： 一：界面层 界面层提供给用户一个视觉上的界面，通过界面层，用户输入数据、获取数据。界面层同时也提供一定的安全性，确保用户不用看到不必要的机密信息。 二：逻辑层 逻辑层是界面层和数据层的桥梁，它响应界面层的用户请求，执行任务并从数据层抓取数据，并将必要的数据传送给界面层。
图解三层架构
什么是三层架构 所谓的三层开发就是将系统的整个业务应用划分为表示层——业务逻辑层——数据访问层，这样有利于系统的开发、维护、部署和扩展。 分层是为了实现“高内聚、低耦合”。采用“分而治之”的思想，把问题划分开来各个解决，易于控制，易于延展，易于分配资源。 表示层：负责直接跟用户进行交互，一般也就是指系统的界面，用于数据录入，数据显示等。意味着只做与外观显示相关的工作，不属于他的工作不用做。 业务逻辑层：用于做一些有效性验证的工作，以更好地保证程序运行的健壮性。如完成数据添加、修改和查询业务等；不允许指定的文本框中输入空字符串，数据格式是否正确及数据类型验证；用户的权限的合法性判断等等，通过以上的诸多判断以决定是否将操作继续向后传递，尽量保证程序的正常运行。 数据访问层：顾名思义，就是用于专门跟数据库进行交互。执行数据的添加、删除、修改和显示等。需要强调的是，所有的数据对象只在这一层被引用，如System.Data.SqlClient等，除数据层之外的任何地方都不应该出现这样的引用。 https://www.wendangku.net/doc/4a17147935.html,可以使用.NET平台快速方便地部署三层架构。https://www.wendangku.net/doc/4a17147935.html,革命性的变化是在网页中也使用基于事件的处理，可以指定处理的后台代码文件，可以使用C#、VB、C++和J#作为后台代码的语言。. NET中可以方便的实现组件的装配，后台代码通过命名空间可以方便的使用自己定义的组件。显示层放在ASPX页面中，数据库操作和逻辑层用组件或封装类来实现，这样就很方便的实现了三层架构。 2．为什么使用三层架构 对于一个简单的应用程序来说，代码量不是很多的情况下，一层结构或二层结构开发完全够用，没有必要将其复杂化，如果对一个复杂的大型系统，设计为一层结构或二层结构开发，那么这样的设计存在很严重缺陷。下面会具体介绍，分层开发其实是为大型系统服务的。 在开发过程中，初级程序人员出现相似的功能经常复制代码，那么同样的代码为什么要写那么多次？不但使程序变得冗长，更不利于维护，一个小小的修改或许会涉及很多页面，经常导致异常的产生使程序不能正常运行。最主要的面向对象的思想没有得到丝毫的体现，打着面向对象的幌子却依然走着面向过程的道路。 意识到这样的问题，初级程序人员开始将程序中一些公用的处理程序写成公共方法，封装在类中，供其它程序调用。例如写一个数据操作类，对数据操作进行合理封装，在数据库操作过程中，只要类中的相应方法（数据添加、修改、查询等）可以完成特定的数据操作，这就是数据访问层，不用每次操作数据库时都写那些重复性的数据库操作代码。在新的应用开发中，数据访问层可以直接拿来用。面向对象的三大特性之一的封装性在这里得到了很好的体现。读者现在似乎找到了面向对象的感觉，代码量较以前有了很大的减少，而且修改的时候也比较方便，也实现了代码的重用性。 下面举两个案例，解释一下为什么要使用三层架构。 案例一： 数据库系统软件由于数据量的不断增加，数据库由Access变成了SQL Server数据库，这样原来的数据访问层失效了，数据操作对象发生了变化，并且页面中涉及数据对象的地方也要进行修改，因为原来可能会使用 OleDbDataReader对象将数据传递给显示页面，现在都得换成SqlDataReader 对象，SQL Server和Access支持的数据类型也不一致，在显示数据时进行的数据转换也要进行修改，这是其中一种情况。
推荐系统的架构
本文从互联网收集并整理了推荐系统的架构，其中包括一些大公司的推荐系统框架（数据流存储、计算、模型应用），可以参考这些资料，取长补短，最后根据自己的业务需求，技术选型来设计相应的框架。后续持续更新并收集。。。 图1 界面UI那一块包含3块东西：1) 通过一定方式展示推荐物品(物品标题、缩略图、简介等)；2) 给的推荐理由；3) 数据反馈改进个性化推荐；关于用户数据的存放地方：1)数据库/缓存用来实时取数据；2) hdfs文件上面； 抽象出来的三种推荐方式 图2
图3 图3中，推荐引擎的构建来源于不同的数据源(也就是用户的特征有很多种类，例如统计的、行为的、主题的)+不同的推荐模型算法，推荐引擎的架构可以试多样化的(实时推荐的+离线推荐的)，然后融合推荐结果（人工规则+模型结果），融合方式多样的，有线性加权的或者切换式的等 图4 图4中，A模块负责用户各类型特征的收集，B模块的相关表是根据图3中的推荐引擎来生成的，B模块的输出推荐结果用来C模块的输入，中间经过过滤模块(用户已经产生行为的物品，非候选物品，业务方提供的物品黑名单等)，排名模块也根据预设定的推荐目标来制定，最后推荐解释的生成（这是可能是最容易忽视，但很关键的一环，微信的好友推荐游戏，这一解释已经胜过后台的算法作用了） HULU的推荐系统
总结：这个也就跟图3有点类似了，葫芦的推荐系统，至少在他blog中写的比较简单。更多的是对推荐系统在线部分的一种描述，离线部分我猜想也是通过分布式计算或者不同的计算方式将算法产生的数据存储进入一种介质中，供推荐系统在线部分调用。系统的整个流程是这样的，首先获取用户的行为，包括(watch、subscribe、vote)，这样行为会到后台获取show-show对应的推荐数据。同时这些行为也会产生对应的topic，系统也会根据topic 到后台获取topic-show对应的推荐数据。两种数据进行混合，然后经过fliter、explanation、ranking这一系列过程，最后生成用户看到的推荐数据。 淘宝的推荐系统(详细跟简单版)
今日头条公司岗位需求招聘信息
“今日头条”是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。“今日头条”第一个版本于2012年8月上线，截止2014年1月，“今日头条”已在为超过8000万忠诚用户服务，每天有近千万的用户在头条上找到让他们了解世界，启发思考，开怀一笑的信息，并活跃地参与互动。我们是一支拥有丰富创业和成熟公司经验的靠谱团队，聚集了来自一流学校和公司的顶尖人才。公司处于高速发展期，在创立一年之内，已成功获得了顶级VC 和华尔街投资银行家的数千万美元的风险投资。 我们崇尚简单，始终关注用户需求，热衷于把从用户界面上的每一个细节体验到后台的海量数据处理都做到极致；我们推崇在轻松，快乐的环境中学习，积累，分享和成长。在这里，我们每天都在创造价值，产生影响。 我们的工作地点是: 北京市海淀区知春路(离地铁站5分钟)。请在简历中注明申请职位名称, 发送至: hr@https://www.wendangku.net/doc/4a17147935.html, 我们为你提供的： 研发(DATA) ?推荐系统（高级）工程师?数据平台(高级)工程师 ?数据分析(高级)工程师 ?基础架构(高级)工程师
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今日头条运营引流推广详细文件
头条不是第一个做新闻推荐的，但是技术上今日头条有几个特别有想象力的点。 推荐冷启动c o l d s t a r t 推荐系统里面的冷启动一直是一个很大的问题。 当新用户加入时，一般需要给用户一个初始兴趣值。 比较常见的做法，比如q u o r a，z h i h u，p i n t e r e s t是让人手选感兴趣的话题；另外一个做法是给一些初始歌曲或者电影让人选喜欢或者不喜欢，然后生成一个初始值。无论哪一个做法，用户的行为数据都不足以产生高质量的推荐。 以p i n t e r e s t为例，因为主要用户是女性，所以初始值大部分推荐的内容都是女装时尚的。我大约认真p i n了两个月，才把推荐内容洗到直男的科技建筑。 而头条将微博账户和兴趣绑定在一起，所以当用微博帐号登录的时候，一开始的初始兴趣分布就和人的微博记录匹配上了。 今日头条则选择了另一种解决方案——通过对用户微博账号的分析建立一个“兴趣图谱”，即根据用户在微博上发布的内容及其所属类别、用户自标签、社交关系、社交行为、参与的群组、机型、使用时间等来数据源来推断出用户的兴趣点有哪些。社交关系、社交行为即用户和用户之间的交流状况，可以根据二者间的共同好友数、相互评论熟、@数等来做度量。泛阅读产品“今日头条”是如何基于微博兴趣图谱做个性化推荐的？ 说起来很简单，做起来也并不复杂，其实头条也不是第一个做这个的。 但有意思的一点是头条主打的是泛阅读，所以，推荐即便比较一般，因为推荐的量大，用户还是非常容易在推荐的内容里找到感兴趣的。相应的，很多用类似的思路做精品阅读的，基本都做不下去。 类似的思路让我想起了o r b e u s的p h o t o t i me，人脸识别并不难，但是让用户手机上的照片圈出每一个人脸是什么人却是很大的工作量。p h o t o t i me通过导入用户f a c e b o o k上的照片作为标注结果，然后解决了冷启动。 阅读内容的原始积累 今日头条本身并没有产生新闻的媒体部门，所以将整个互联网的新闻都纳入了自己的信息源。 虽然这一块惹来很多版权纠纷，但是个人觉得并不是所有的网站都排斥被今日头条抓取了内容，因为给很多网站带去了流量。值得商榷的是网页重构，虽说提高了用户体验，但是侵犯了那些媒体公司的利益。 在法律更健全的地方，这样操作就会有风险，以a p p l e自带的股票a p p，或者y a h o o f i n a n c e，所有股票新闻都只是一个链接和标题，要老老实实链到第三方的新闻出处。 系统初审，如果系统检测出问题后，人工终审；系统监测没有问题的话直接通过。顺便给你
C# 最简单的三层架构实例
主题: C# 最简单的三层架构实例 加入该小组浏览：2412 次相关分类：编程开发 很多初学三层架构的用户，都对三层架构无从入手！而这些用户往往会通过搜索引擎搜索，例如“最简单的三层架构例子”,等关键词，就算用户找到这个实例，又会感觉不太明白，（心想有没有还可以再简单的例子）！ 今天，我就写一个什么是最简单的三层架构例子（这个例子对你学习绝对有用，我说的！） 代码 ///
} 代码 ///
三层架构的理解.
三层架构的理解 了解c#中的三层架构(DAL,BLL,UI一提三层架构,大家都知道是表现层(UI,业务逻辑层(BLL和数据访问层(DAL,而且每层如何细分也都有很多的方法。但具体代码怎么写,到底那些文件算在哪一层,却是模模糊糊的。下面用一个简单的例子来带领大家实战三层架构的项目,这个例子只有一个功能,就是用户的简单管理。 首先建立一个空白解决方案,添加如下项目及文件 1、添加https://www.wendangku.net/doc/4a17147935.html, Web Application项目,命名为UI,新建Web Form类型文件User.aspx(含User.aspx.cs 2、添加ClassLibrary项目,命名为BLL,新建Class类型文件UserBLL.cs 3、添加ClassLibrary项目,命名为DAL,新建Class类型文件UserDAL.cs。添加SQLHelper引用。(这个是微软的数据访问类,也可以不用,直接编写所有的数据访问代码。我一般用自己写的数据访问类DataAccessHelper 。 4、添加ClassLibrary项目,命名为Model,新建Class类型文件UserModel.cs 5、添加ClassLibrary项目,命名为IDAL,新建Interface类型文件IUserDAL.cs 6、添加ClassLibrary项目,命名为ClassFactory 相信大家已经看出来了,这个和Petshop的示例没什么区别,而且更简单,因为在下也是通过Petshop学习三层架构的。但一些朋友对于这几个项目所处的层次,以及它们之间的关系,可能比较模糊,这里逐个说明一下: 1、User.aspx和User.aspx.cs 这两个文件(以及文件所属的项目,下面也是如此,不再重复强调了都属于表现层部分。User.aspx 比较好理解,因为它就是显示页面了。User.aspx.cs有些人觉得不应该算,而是要划到业务逻辑层中去。如果不做分层的话,那么让User.aspx.cs来处理
完整的推荐系统架构设计(精)
完整的推荐系统架构设计推荐系统是移动互联网时代非常成功的人工智能技术落地场景之一。 本文我们将从架构设计的角度回顾和讨论推荐系统的一些核心算法模块，重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论这些算法。 1 架构设计概述 架构设计是一个很大的话题，本文这里只讨论和推荐系统相关的部分。更具体地说，我们主要关注的是算法以及其他相关逻辑在时间和空间上的关系——这样一种逻辑上的架构关系。 下面介绍的是一些经过实践检验的架构层面的最佳实践，以及对这些最佳实践在不同应用场景下的分析。除此之外，还希望能够通过把各种推荐算法放在架构的视角和场景下重新审视，让读者大家对算法间的关系有更深入的理解，从全局的角度看待推荐系统，而不是只看到一个个孤立的算法。 架构设计的本质之一是平衡和妥协。一个推荐系统在不同的时期、不同的数据环境、不同的应用场景下会选择不同的架构，在选择时本质上是在平衡一些重要的点。下面介绍几个常用的平衡点。 ▊个性化 vs 复杂度
个性化是推荐系统作为一个智能信息过滤系统的安身立命之本，从最早的热榜，到后来的公式规则，再到著名的协同过滤算法，最后到今天的大量使用机器学习算法，其主线之一就是为用户提供个性化程度越来越高的体验，让每个人看到的东西都尽量差异化，并且符合个人的喜好。为了达到这一目的，系统的整体复杂度越来越高，具体表现为使用的算法越来越多、算法使用的数据量和数据维度越来越多、机器学习模型使用的特征越来越多，等等。同时，为了更好地支持这些高复杂度算法的开发、迭代和调试，又衍生出了一系列对应的配套系统，进一步增加了整个系统的复杂度。可以说整个推荐逻辑链条上的每一步都被不断地细化分析和优化，这些不同维度的优化横纵交织，构造出了一个整体复杂度非常高的系统。从机器学习理论的角度来类比，如果把推荐系统整体看作一个巨大的以区分用户为目标的机器学习模型，则可以认为复杂度的增加对应着模型中特征维度的增加，这使得模型的VC维不断升高，对应着可分的用户数不断增加，进而提高了整个空间中用户的个性化程度。这条通过不断提高系统复杂度来提升用户个性化体验的路线，也是近年来推荐系统发展的主线之一。 ▊时效性 vs 计算量 推荐系统中的时效性概念体现在实时服务的响应速度、实时数据的处理速度以及离线作业的运行速度等几个方面。这几个速度从时效性角度影响着推荐系统的效果，整体上讲，运行速度越快，耗时越少，
delphi_三层架构简单例子.
delphi 三层架构简单例子(经测试成功2009-01-22 下午 02:45所谓三层： (1 客户端 (2 服务器端 (3 数据库在数据访问时，使得客户端必须通过服务器来访问数据库。提高了系统的安全性。在Delphi中可以使用Socket或者Dcom来连接他们相互间的通讯。如果使用Scocket在系统使用时必须提供Scocket连接器，而Dcom 则不用。客户端和服务器的连接需要Broker来联系。环境为winxp sp2 + delphi 7 + db7.(MSSQL2000 创建过程： 1、请不要新建application.file-new-activex-activex library,file --new--other,选择"Multitier"--"Remote data module"。在跳出来的对话框里面输入名称（任意），例如：AppSqlConn。选择确定，进入remote data module窗口。 2、加入组件：adodataset，点击connectionstring属性，点击后面的…，进入 设定连接窗口。选择：use connection string--build，在提供程序中选择："Microsoft ole db provider for sql server"，在连接中：服务器名称输入sql server的ip地址，登录信息中输入用户名和密码（sql server），在选择数据库中选择自己想要使用的数据库。一般只要地址正确、用户名和密码无误，肯定可以连接通过。确定退出。 3、在commandtext中点击后面的…，进入sql 语句设定，根据自己的要求设定。 4、将active属性设置为true。只要前面的设定是正确的，这里应该顺利通过。 5、加入组件：datasetprovider。设定其dataset属性为上面的adodataset。 6、到此服务器端已经设置完成。请保存并且运行一次，从而使服务注册。 7、运行delphi的bin目录下面的scktsrvr，因为下面要使用socket连接。运行后任务栏中出现socket server的图标。 8、新建程序（application），然后file--new--data module，会创建客户端的data module。 9、加入组件：socketconnection，在address中输入sql server的ip地址，然后在servername中输入刚才创建的remote data module的服务程序。程序会自动在serverguid中加入id。然后选择connected属性为true。只要 此处不报告错误，此程序基本成功了。 10、加入组件：clientdataset，选择remoteserver属性为socketconnection，选择providename为服务器程序的datasetprovider。然后选择active属性为true。 11、到程序的form窗口状态，首先选择file--use unit，选择上面创建的data module，确定。然后加入组件datasource 和dbgrid。选择datasourece的dataset属性为data module的clientdataset，选择dbgrid的datasource为这里的datasource组件。现在应该可以看到dbgrid的窗口中
三层架构和mvc资料整合
WEB三层架构与MVC 收藏 而我发此文的目的有二：一者，让初学者能够听到一家之言，是为解惑；二者，更希望抛砖引玉，得到专家的批判。 许多学生经常问我，MVC到底和WEB三层架构有啥关系？开始时，我也只能给他们一些模糊的回答。时间长了，自己的良心开始受到谴责。对于一个程序员来说，这个问题显得挺学究。我在跟自己的许多程序员朋友以及同行(Java讲师)都对MVC和WEB三层架构的关系做了探讨。现在可以说对WEB三层架构和MVC之间的关系理出了头绪。此可谓教学相长。 先说说Web三层架构这个古老话题。地球人都知道web三层架构是指: ?>用户接口层(UI Layer) ?>业务逻辑层(Bussiness Layer) ?>持久化层 关于业务逻辑和用户接口 在早期的web开发中，因为业务比较简单，并没有这三层的划分。用户数据的呈现及输入的接收、封装、验证、处理、以及对数据库的操作，都放在jsp页面中。这时的开发，好比盘古尚未开天辟地，整个web开发就是一片“混沌”。随着业务越来越复杂，人们开始考虑更好的利用OOP这把利刃来解决问题。于是有人发现把业务逻辑抽取出来并形成与显示和持久化无关的一层，能够让业务逻辑清晰，产品更便于维护。这就是SUN当初倡导的JSP Model 1开发方式。 关于持久化 JSP M1开发方式中，并没有对数据如何持久化给出建议。在许多公司中，它们的产品是以数据库为中心进行架构和设计的。在他们的产品里，虽然也有DAO层，但是职责不清。为什么这么说呢，因为我发现在许多人眼里，DAO层的指责很简单——增删改查。但我认为，这样理解实际上是本末倒置了。对于简单数据的管理来说，这样理解无可厚非。但随着业务逻辑变得日益复杂。我们实在是被复杂的对象关系搞头疼了，如果这时我们还要考虑如何把数据存储起来(通常的情况下是存到关系型数据库中)，我们开始抱怨自己软件的架构太恶心，一团糟。面向对象设计思想教会我们——如果我们不想做这件事，就交给别人做吧！这时聪明的架构师们提出了一个概念——持久化。如果我们在自己的应用中添加一个新的层——专门负责对象状态的持久化保存及同步，那不就可以全心全意的“搞对象”了吗？持久化概念的产生，代表着我们对关系型数据库的依赖降低了。因此甚至有人推断——数据库已死。同时，关系型数据库这个新的概念也不断形成，并演化成理论，又由理论衍生出产品。因此一个意识良好的程序员，至少应该认同，持久化并不是产品中最重要的环节——最重要的环节是清晰正确的业务逻辑。 灰色地带
一线互联网智能推荐系统架构演进
一线互联网智能推荐系统架构演进 作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》零，题记在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。随着业务的快速发展以及移动互联网的到来，多屏（京东App、京东PC商城、M站、微信手Q等）互通，推荐类型从传统的商品推荐，逐步扩展到其他类型的推荐，如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。个性化推荐业务需求比较强烈，基于大数据和个性化推荐算法，实现向不同用户展示不同内容的效果。为此，团队于2015年底再次升级推荐系统。2016年618期间，个
性化推荐大放异彩，特别是团队开创的“智能卖场”，实现了 活动会场的个性化分发，不仅带来GMV的明显提升，也大幅降低了人工成本，大大提高了流量效率和用户体验，从而达到商家和用户双赢，此产品获得了2016年度的集团优秀 产品。为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级，未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向 发展。一、推荐产品用户从产生购买意向，到经历购买决策，直至最后下单的整个过程，在任何一个购物链路上的节点，推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策。1.1、推荐产品发展过程推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。图1 推荐产品发展历程1.2、多屏多类型产品形态多类型主要指推荐类 型覆盖到多种类型，如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。在移动互联时代，多屏场景非常普遍，整合用户在多屏的信息，能使个性化推荐更精准。多屏整合的背后技术是通过前端埋点，用户行为触发埋点事件，通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好，从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序，达到个性化推荐的效果。京东多屏终端如图2所示。图2 京东多屏终端二、推荐系