MVC设计模式在ASP.NET平台中的应用

MVC架构降低了模块之间的耦合,为大型可扩展的Web应用开发提供了一个结构化的模型.将常应用于J2EE开发的MVC设计模式引入ASENET平台中,深入研究了MVC设计模式在ASP.NET平台中的应用.结合企业绩效考核流程,设计和实现卓越绩效信息平台,给出了主要的系统设计.该系统在ASENET平台下实现了MVC三层架构应用程序模块化,使得整个软件开发具有系统性,实现了软件开发的分工和应用程序的模块化,提高了代码复用率,降低了维护成本.该系统具有良好的安全性、可扩展性和易维护性.     

MVC设计模式在J2EE平台上的研究与实现

文中介绍了MVC设计模式的概念,讨论了JSP Servlet等J2EE技术,并结合了一个实例对如何使用基于MVC技术开发Web应用进行了研究.结果证明在J2EE平台上采用MVC模式进行开发,可以使软件结构更加清晰,缩短软件开发周期,提高软件的可维护性和代码复用率.因此,MVC设计模式是一种值得广泛推广使用的体系结构,它将有效地提高软件开发的效率与软件的质量.     

MVC设计模式在．NET开发中的实现方法研究

．NET是构建企业解决方案的优秀平台,MVC设计模式则将一个系统分离为三层,从而使得软件结构清晰、易于维护和复用,因此研究MVC设计模式在NET开发中的实现方法具有重要意义。文中首先介绍MVC设计模式和NET,接着分析基于NET的几种软件开发方法,并通过一简单实例阐述了MVC设计模式在NET开发中的实现方法,对基于．NET的软件项目开发有一定指导意义,也可供学习MVC设计模式应用的读者参考。     

基于MVC多层架构的Web应用框架设计

在大型Web开发中,系统的容易测试、方便扩展、快速开发一直是人们期望的目标。本文在研究模型-视图-控制器(MVC)设计模式和分层模型的基础上,提出了一种.NET3.5平台下基于ASP.NET MVC2.0框架和分层架构的Web开发架构,通过分层模型来减少MVC架构中的耦合。本框架已经应用在中国公交物资网的开发中,并取得了很好的应用效果。     

基于J2EE的MVC设计模式的分析与思考

MVC设计模式是当今比较流行的设计模式,并广泛应用于企业级项目开发,本文分析讨论面向对象的MVC设计模式,并将MVC设计模式引入J2EE应用程序开发之中。通过对MVC设计模式的研究,分析其基本原理及运行机制,在适当的环境下去实现基于J2EE平台的Web应用程序开发。     

基于J2EE支持多客户端的MVC设计模式研究

探讨了J2EE平台和MVC设计模式思想。在J2EE企业应用软件开发中，针对存在着多种类型客户端应用，引入了基于J2EE平台的支持多客户端的MVC设计模式，对该模型的实现机制和性能特点进行了探讨和研究。     

基于插件技术的试题多样化解决方案和实现

针对在线外语学习平台中试题展示的需要, 研究了插件的基本思想, 将插件的思想应用到试题的设计过程中, 提出了一种基于插件的试题设计与展现方法, 并在ASP.NET MVC环境下给出了具体的设计与实现, 并将此方法应用到易立方智能化外语学习平台中. 实践证明该方法能够很好的解决题型多样化问题, 为当前在线学习平台的设计提供了一定的参考价值.     

MVC模式在B/S系统开发中的应用研究

本文概述了将传统B/S结构系统改为基于.NET平台和MVC设计模式开发的意义和方法,改进后的系统既结合了.NET平台的一些特点与机制,设计实现又充分发挥了MVC模式的优势,增加了项目开发的效率和复用性,使系统更加富有活力。     

MVC设计模式在J2EE平台上的研究与实现

文中介绍了MVC设计模式的概念,讨论了JSPServlet等J2EE技术,并结合了一个实例对如何使用基于MVC技术开发Web应用进行了研究。结果证明在J2EE平台上采用MVC模式进行开发,可以使软件结构更加清晰,缩短软件开发周期,提高软件的可维护性和代码复用率。因此,MVC设计模式是一种值得广泛推广使用的体系结构,它将有效地提高软件开发的效率与软件的质量。     

基于J2EE和MVC设计模式分销系统的研究与实现

在阐述了B/S和C/S结构的特点,研究了J2EE平台和MVC设计模式思想的基础上,针对分销系统中出现的系统不易于扩展的问题,开发了基于J2EE和MVC设计模式的分销系统,并对该系统的特点以及性能优化进行了详细的论述.     

基于ARM的QNMV指纹识别系统的研究

目前指纹识别技术正向着嵌入式和小型化的方向发展,搭建了基于ARM的指纹识别系统的硬件平台并对硬件进行了优化,研究了指纹识别的软件开发环境,给出了指纹识别系统的软件实现方框图和详细的指纹识别算法流程图;详细论述了全新的基于QNMV结构向量的指纹匹配算法,给出了算法优化后的一些测试数据,将指纹匹配算法与其他常见的算法进行了数据比对后,发现系统具有较好的性能指标:具有较低的误识率(FAR)和拒识率(FRR)、识别率(MRI)有了较大的提高、有效地缩短了匹配耗费时间(Time-Match);系统具有安全可靠、易于扩展、性价比高等优点。     

基于Haar小波变换的快速指纹识别算法

指纹中不同的空间频率和纹理方向代表了指纹图像的内在特征。为了提取这些特征,提出了基于Haar小波变换的快速指纹识别算法。该算法在提取指纹特征有效区域的基础上,直接对指纹灰度图像进行Haar小波变换以获取指纹特征向量。与传统的基于指纹细节特征的识别算法相比大大减少了计算量。另外,还将指纹识别算法移植到嵌入式安全领域。在基于Arm7处理器(主频100MHz)架构的嵌入式平台上,对FVC2000标准指纹数据库进行了实验,得到了很好的FAR,FRR关系图,并且整个识别过程耗时在1 s左右。实验结果表明,本文算法在快速指纹识别方面是成功的。     

SEP6200的嵌入式指纹检索系统设计

在具有大容量数据库的指纹识别系统中,使用指纹检索算法能够有效缩小指纹的对比范围,提高系统的识别率。本文在对传统自动指纹识别系统研究的基础上,提出了一种嵌入式指纹检索系统的设计方案。文章首先阐述了基于指纹综合特征的指纹索引与检索算法的设计思路;然后针对算法软件,设计了基于SEP6200控制器的嵌入式指纹检索应用平台;最后通过实验测试,证明系统的性能与效率满足应用需求。     

单芯片微小型指纹识别系统设计与实现

嵌入式指纹识别产品的推广应用一直受到成本和体积因素的制约。提出一种基于ARM7处理器芯片LPC2106为核心的单芯片嵌入式自动指纹识别系统设计方案,给出了系统组成的电路结构,运用了一种高效率的嵌入式指纹图像拼接及识别算法软件,并设计出用于改善指纹识别性能的指纹引导槽方案。结果表明,2秒内能完成20个指纹用户的识别,在认假率为十万分之一时,拒真率不超过百分之三,达到国家有关标准的要求。该产品体积小,价格只有同类产品的约三分之一,可应用于指纹门锁、指纹保险箱、指纹遥控器等领域。     

指纹算法辅助开发平台的设计与实现

针对指纹算法研究中测试工作的重要性和复杂性,设计并开发了一个指纹算法辅助开发平台。指纹算法的研究者能够利用该平台按三种模式测试不同的算法或算法组合,并能方便地利用所得的各项数据尽早发现算法的缺陷,或得出算法的各项性能指标。实际应用表明,该平台具有一定的通用性和灵活性,能够很好地辅助指纹算法的研究者完成其研究、测试工作,从而提高其工作效率。     

用于重大地质灾害后人员身份识别的系统设计

研究了在重大地质灾害中一种集嵌入式技术、指纹传感技术以及无线传输技术为一体的身份识别系统。系统硬件主要包括指纹传感器FPS200、CPU、存储器等器件;系统软件方面完成了linux操作系统下指纹数据采集程序、指纹图像比对程序和无线传输程序的编制。最后经过调试,实现了指纹图像的快速采集与无线远距离传输,验证了总体设计方案的可行性。     

指纹识别系统分析

目前的自动指纹识别系统大多是基于PC平台的,而当今市场对自动指纹识别系统的便携性和易用性提出了更高的要求。介绍了自动指纹识别系统的原理,提出了以基于脊线跟踪的方法直接从指纹灰度图象提取特征的算法来提取指纹图像的特征点,总结了指纹识别的基本原理及其关键技术,研究了目前主要的指纹识别的算法。     

基于方向图的指纹预处理方法研究

预处理是指纹自动识别系统中非常关键的部分,它直接影响着指纹识别的最终效果。指纹预处理一般包括规格化、方向图计算、图像分割、滤波、二值化等环节,该文系统地讨论了各环节的有效算法。针对以往求取方向图的不足,给出了一种基于灰度统计特性的改进算法;给出了基于方向图的图像分割、方向滤波器模板的设计以及一维局部最大熵选取阈值的二值化方法。通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了很好的效果。该文方法具有较好的实用参考价值。     

一种新的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别的重要步骤。对指纹特征和传统指纹分割方法进行了研究,提出了一种新的指纹图像分割算法。先对指纹图像进行裁剪,如果指纹图像对比度较低,则对图像进行均衡化处理;然后对图像进行顶帽变换,补偿不均匀的背景亮度;最后用迭代自组织分析算法(ISODATA聚类)对图像进行分块分割和形态学图像处理。对国际指纹识别竞赛(FVC)数据库不同质量的指纹进行了测试,实验结果表明,此算法对不同质量的指纹是有效的,效果好于传统指纹分割方法。     

基于Gaussian-Hermite矩的指纹奇异点定位

在指纹分类和识别算法中,提取的奇异点(core点和delta点)数目和奇异点的准确位置是非常重要的.介绍了一种基于Gaussian-Hermite矩分布属性的自适应指纹奇异点定位方法,为了准确地确定奇异点,用到了指纹图像在多种尺度下的不同阶Gaussian-Hermite矩分布,并用一种基于主分量分析(principal component analysis,简称PCA)的方法分析指纹图像的Gaussian-Hermite矩分布.实验结果表明,该算法能够准确地确定奇异点位置.