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一个基于AOP的Bean锁算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于Aspect Oriented Programming(AOP)的Bean锁算法,通过将Bean锁抽象成该问题的一个方面(Aspect),通过AOP引擎使用该算法动态生成加锁Bean,大大降低Bean锁代码的重复量,并在基本不影响性能的前提下,提高代码复用率。通过使用基于AOP的Bean锁,Bean可以完全消除锁代码,从而提高Bean代码的可维护性。 相似文献
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基于反射机制的MVC业务模块简化方案 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍了MVC设计模式,对开发框架FrameServer的MVC实现过程进行丁研究,结合实例讨论了如何利用反射机制开发MVC业务模块,最后阐述了反射机制的优缺点。 相似文献
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全球变暖背景下广东省近60年来极端气温时空变化特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据1951―2010年广东省26个气象站点的气温资料,统计了6个极端气温指数,采用线性倾向估计、Mann-kendall趋势和突变检验等方法对广东省极端气温时空变化特征进行了分析。结果表明,在时间上,近60年来广东省气温总体上具有倾向极端的趋势,但倾向极端高温的趋势不明显,而倾向极端低温的趋势却十分明显。6个极端气温指数均检测到有突变发生,突变时间集中在20世纪90年代和21世纪初期,除了指数TX90%(暖日天数),其余5个指数——SU(夏日天数)、FD(霜日天数)、TN90%(暖夜天数)、TX10%(冷日天数)、TN10%(冷夜天数)在突变后均呈现增加趋势,并且速度加快。与1961―1980年气温倾向极端的趋势不明显相比,1981―2010年气温倾向极端的趋势非常明显,并且具有倾向极端高温和极端低温的双向趋势。而在空间差异上,4个相对阈值指数在空间上的分布均为镶嵌式的分布,大致呈现出中部与东西两端一致,北部的变化幅度最小。 相似文献
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基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估 总被引:4,自引:0,他引:4
利用江淮流域29个代表站点1961--2000年逐日最高温度、最低温度和逐日降水资料,以及NCEP逐日大尺度环流场资料,引入基于多元线性回归与随机天气发生器相结合的统计降尺度模型SDSM(statistical downscalingmodel),通过对每个站点建模,确立SDSM参数,并将该模型应用于SRESA2排放情景下HadCM3和cGcM3模式,得到了江淮流域各代表台站21世纪的逐日最高、最低温度和降水序列以及热浪、霜冻、强降水等极端气候指数。结果表明,当前气候下,统计降尺度方法模拟的极端温度指数与观测值有很好的一致性,能有效纠正耦合模式的“冷偏差”,如SDSM对江淮平均的冬季最高、最低温度的模拟偏差较CGCM3模式分别减少3℃和4.5℃。对于极端降水则能显著纠正耦合模式模拟的降水强度偏低的问题,如CGCM3对江淮流域夏季降水强度的模拟偏差为-60.6%,但降尺度后SDSM—CGCM3的偏差仅为-6%,说明降尺度模型SDSM的确有“增加值”的作用。21世纪末期在未来SRESA2情景下,对于极端温度,无论Had.CM3还是CGCM3模式驱动统计模型,江淮流域所有代表台站,各个季节的最高、最低温度都显著增加,且以夏季最为显著,增幅在2—4℃;与之相应霜冻天数将大幅减少,热浪天数大幅增多,各站点冬季霜冻天数减少幅度为5—25d,夏季热浪天数增加幅度为4~14d;对于极端降水指数,在两个不同耦合模式HadCM3和CGCM3驱动下的变化尤其是变化幅度的一致性比温度差,但大部分站点各个季节极端强降水事件将增多,强度增强,SDSM—HadCM3和SDSM-CGCM3预估的夏季极端降水贡献率将分别增加26%和27%。 相似文献
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