Subroutine Input_3DSpool !----------------------------------------------------------------------- use global use component_prameter use constant use time_control use LOCAL_RESM implicit none character*20 :: Para_Inlst01,Para_Inlst02,Para_Inlst03 character*20 :: Para_Inlst04,Para_Inlst05,Para_Inlst06,Para_Inlst07 real*8 :: DX_3DV_Input(100),DY_3DV_Input(100),DZ_3DV_Input(100) real*8 :: VELX_3DV_Input,VELY_3DV_Input,VELZ_3DV_Input real*8 :: ANGX_3DV_Input,ANGY_3DV_Input,ANGZ_3DV_Input integer :: CV_Structure_x,CV_Structure_y,CV_Structure_z real*8 :: Gama_CV,Gama_X,Gama_Y,Gama_z integer :: AQCVIN_x,AQCVIN_y,AQCVIN_z real*8 :: AQQ_Input,AQT_Input, AQH_Input
时间: 2023-09-15 08:20:43 浏览: 131
这是一个 Fortran 的子程序（Subroutine），该子程序名称为 `Input_3DSpool`。下面是该子程序中使用到的一些变量：
- `Para_Inlst01` 到 `Para_Inlst07`：7 个字符型字符串变量，长度为 20。
- `DX_3DV_Input`、`DY_3DV_Input` 和 `DZ_3DV_Input`：三个长度为 100 的实型数组。
- `VELX_3DV_Input`、`VELY_3DV_Input` 和 `VELZ_3DV_Input`：三个实型变量。
- `ANGX_3DV_Input`、`ANGY_3DV_Input` 和 `ANGZ_3DV_Input`：三个实型变量。
- `CV_Structure_x`、`CV_Structure_y` 和 `CV_Structure_z`：三个整型变量。
- `Gama_CV`、`Gama_X`、`Gama_Y` 和 `Gama_z`：四个实型变量。
- `AQCVIN_x`、`AQCVIN_y` 和 `AQCVIN_z`：三个整型变量。
- `AQQ_Input`、`AQT_Input` 和 `AQH_Input`：三个实型变量。
该子程序中的变量命名不够规范，无法确定其具体含义，需要结合具体业务场景进行理解。该子程序的主要功能是读取一些参数和数据，并进行一些计算。其中，变量的类型（字符型、实型、整型）和长度都有明确的定义。
相关问题
subroutine initial_particle implicit double precision (a-h,o-z) include 'variables.f90' ! ---------------------------------------------- dimension no_molecule_cell_r(noy_cell) ! ---------------------------------------------- T_O=t_down_wall+rate_pres**2*(y_length)**4/12.0/16.0/v_kpa_ini/viscosity do j=1,noy_cell cotent_macro_p_cell_f(1,j)=rate_pres*(y_length*yc(j)-yc(j)**2)/2.0/viscosity+u_down_wall+yc(j)/y_length*(u_up_wall-u_down_wall) cotent_macro_p_cell_f(2,j)=0.0 cotent_macro_p_cell_f(3,j)=0.0 cotent_macro_t_cell_f(j)=t_ini enddo
这段代码是Fortran语言的一个子程序，它的功能是初始化粒子的位置、速度和温度等宏观量，以及计算每个细胞内的粒子数和宏观量。具体来说，它会计算初始温度T_O，并根据初始温度和压力计算每个细胞内的初始粒子数和宏观量。然后，它会在每个细胞内随机生成一定数量的粒子，并给这些粒子随机分配速度和位置。最后，它会调用其他子程序计算每个细胞内的粒子数和宏观量。
subroutine FGMRES(A, IA, JA, RHS, N, nzmax, COMPUTED_SOLUTION) implicit none integer N integer SIZE parameter (SIZE=128) integer, intent(in) :: nzmax !--------------------------------------------------------------------------- ! Define arrays for the upper triangle of the coefficient matrix ! Compressed sparse row storage is used for sparse representation !--------------------------------------------------------------------------- integer IA(N+1) integer JA(nzmax) real*8 A(nzmax) !--------------------------------------------------------------------------- ! Allocate storage for the ?par parameters and the solution/rhs/residual vectors !--------------------------------------------------------------------------- integer IPAR(SIZE) real*8 DPAR(SIZE), TMP(N*(2*150+1)+(150*(150+9))/2+1) real*8 RHS(N) !, B(N) real*8 COMPUTED_SOLUTION(N) ! real*8 RESIDUAL(N) !--------------------------------------------------------------------------- ! Some additional variables to use with the RCI (P)FGMRES solver !--------------------------------------------------------------------------- integer ITERCOUNT, EXPECTED_ITERCOUNT parameter (EXPECTED_ITERCOUNT=233) integer RCI_REQUEST, I real*8 DVAR !--------------------------------------------------------------------------- ! An external BLAS function is taken from MKL BLAS to use ! with the RCI (P)FGMRES solver ! Save the right-hand side in vector B for future use !--------------------------------------------------------------------------- ! call DCOPY(N, RHS, 1, B, 1) !--------------------------------------------------------------------------- ! Initialize the initial guess !--------------------------------------------------------------------------- do I=1,N COMPUTED_SOLUTION(I)=0. END DO !--------------------------------------------------------------------------- ! Initialize the solver !--------------------------------------------------------------------------- CALL DFGMRES_INIT(N, COMPUTED_SOLUTION, RHS, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP) IF (RCI_REQUEST.NE.0) GOTO 999 !--------------------------------------------------------------------------- ! Set the desired parameters: ! do the restart after 2 iterations: IPAR(15)=2 ! LOGICAL parameters: ! do not do the stopping test for the maximal number of iterations: IPAR(8)=0 ! do the Preconditioned iterations of FGMRES method: IPAR(11)=1 ! DOUBLE PRECISION parameters ! set the relative tolerance to 1.0D-3 instead of default value 1.0D-6: DPAR(1)=1.0D-3 !--------------------------------------------------------------------------- IPAR(9)=1 IPAR(10)=0 IPAR(12)=1 DPAR(1)=1.0D-6 !--------------------------------------------------------------------------- ! Check the correctness and consistency of the newly set parameters !--------------------------------------------------------------------------- CALL DFGMRES_CHECK(N, COMPUTED_SOLUTION, RHS, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP) IF (RCI_REQUEST.NE.0) GOTO 999 !--------------------------------------------------------------------------- ! Compute the solution by RCI (P)FGMRES solver with preconditioning ! Reverse Communication starts here !--------------------------------------------------------------------------- 1 CALL DFGMRES(N, COMPUTED_SOLUTION, RHS, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP) !--------------------------------------------------------------------------- ! If RCI_REQUEST=0, then the solution was found with the required precision !--------------------------------------------------------------------------- IF (RCI_REQUEST.EQ.0) GOTO 3 !--------------------------------------------------------------------------- ! If RCI_REQUEST=1, then compute the vector A*TMP(IPAR(22)) ! and put the result in vector TMP(IPAR(23)) !--------------------------------------------------------------------------- IF (RCI_REQUEST.EQ.1) THEN CALL MKL_DCSRGEMV('N',N, A, IA, JA, TMP(IPAR(22)), TMP(IPAR(23))) GOTO 1 ! END IF !!--------------------------------------------------------------------------- !! If RCI_request=2, then do the user-defined stopping test !! The residual stopping test for the computed solution is performed here !!--------------------------------------------------------------------------- !! NOTE: from this point vector B(N) is no longer containing the right-hand !! side of the problem! It contains the current FGMRES approximation to the !! solution. If you need to keep the right-hand side, save it in some other !! vector before the call to DFGMRES routine. Here we saved it in vector !! RHS(N). The vector B is used instead of RHS to preserve the original !! right-hand side of the problem and guarantee the proper restart of FGMRES !! method. Vector B will be altered when computing the residual stopping !! criterion! !!--------------------------------------------------------------------------- ! IF (RCI_REQUEST.EQ.2) THEN !! Request to the DFGMRES_GET routine to put the solution into B(N) via IPAR(13) ! IPAR(13)=1 !! Get the current FGMRES solution in the vector B(N) ! CALL DFGMRES_GET(N, COMPUTED_SOLUTION, B, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP, ITERCOUNT) !! Compute the current true residual via MKL (Sparse) BLAS routines ! CALL MKL_DCSRGEMV('N', N, A, IA, JA, B, RESIDUAL) ! CALL DAXPY(N, -1.0D0, RHS, 1, RESIDUAL, 1) ! DVAR=DNRM2(N, RESIDUAL, 1) ! IF (DVAR.LT.1.0E-3) THEN ! GOTO 3 ! ELSE ! GOTO 1 ! END IF !!--------------------------------------------------------------------------- !! If RCI_REQUEST=anything else, then DFGMRES subroutine failed !! to compute the solution vector: COMPUTED_SOLUTION(N) !!--------------------------------------------------------------------------- ELSE ! call data WRITE(*,*) 'This example FAILED as the solver has returned the ERROR code',RCI_REQUEST pause GOTO 999 END IF !--------------------------------------------------------------------------- ! Reverse Communication ends here ! Get the current iteration number and the FGMRES solution (DO NOT FORGET to ! call DFGMRES_GET routine as COMPUTED_SOLUTION is still containing ! the initial guess!) !--------------------------------------------------------------------------- 3 CALL DFGMRES_GET(N, COMPUTED_SOLUTION, RHS, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP, ITERCOUNT) IF (ITERCOUNT<=EXPECTED_ITERCOUNT) THEN ! WRITE(*,*) 'This example has successfully PASSED through all steps of computation!' ! print*,'number of iteration',ITERCOUNT RETURN ELSE WRITE(*,*) 'This example have FAILED as the number of iterations differs from the expected number of iterations' pause STOP 15 END IF 999 WRITE(*,*) 'This example FAILED as the solver has returned the ERROR code',RCI_REQUEST CALL MKL_FREE_BUFFERS STOP 16 END SUBROUTINE FGMRES详细解释下这段代码，中文注释
<think>我们有一个名为FGMRES的子程序，它使用Fortran语言编写，实现了Flexible GeneralizedMinimal Residual(FGMRES)方法，用于求解大型稀疏线性方程组。该子程序使用了IntelMathKernel Library(MKL)中的稀疏矩阵向量乘法和FGMRES求解器。代码详细解释如下：</think>### Fortran FGMRES 求解器代码详解
以下是带中文注释的代码解析：
```fortran
subroutine FGMRES(A, IA, JA, RHS, N, nzmax, COMPUTED_SOLUTION)
implicit none
integer N
integer SIZE
parameter (SIZE=128) ! 参数数组大小
integer, intent(in) :: nzmax ! 稀疏矩阵非零元素最大数量
!---------------------------------------------------------------------------
! 定义系数矩阵上三角的数组（压缩稀疏行存储格式 CSR）
!---------------------------------------------------------------------------
integer IA(N+1) ! 行指针数组（CSR格式）
integer JA(nzmax) ! 列索引数组（CSR格式）
real*8 A(nzmax) ! 非零元素值数组（CSR格式）
!---------------------------------------------------------------------------
! 为参数和解向量分配存储空间
!---------------------------------------------------------------------------
integer IPAR(SIZE) ! 整数参数数组
real*8 DPAR(SIZE) ! 浮点参数数组
real*8 TMP(N*(2*150+1)+(150*(150+9))/2+1) ! 临时工作数组
real*8 RHS(N) ! 右端项向量
real*8 COMPUTED_SOLUTION(N) ! 解向量
!---------------------------------------------------------------------------
! FGMRES求解器相关变量
!---------------------------------------------------------------------------
integer ITERCOUNT, EXPECTED_ITERCOUNT
parameter (EXPECTED_ITERCOUNT=233) ! 预期迭代次数
integer RCI_REQUEST ! 反向通信接口请求码
integer I ! 循环索引
real*8 DVAR ! 临时双精度变量
!---------------------------------------------------------------------------
! 初始化解向量为零
!---------------------------------------------------------------------------
do I=1,N
COMPUTED_SOLUTION(I)=0.
END DO
!---------------------------------------------------------------------------
! 初始化FGMRES求解器
!---------------------------------------------------------------------------
CALL DFGMRES_INIT(N, COMPUTED_SOLUTION, RHS, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP)
IF (RCI_REQUEST.NE.0) GOTO 999 ! 错误处理
!---------------------------------------------------------------------------
! 设置求解器参数：
! IPAR(9)=1 : 使用用户定义的停止条件（实际代码中未实现）
! IPAR(10)=0 : 不使用预处理器（默认）
! IPAR(12)=1 : 使用FGMRES方法（而非GMRES）
! DPAR(1)=1.0D-6 : 设置相对容差为1e-6
!---------------------------------------------------------------------------
IPAR(9)=1
IPAR(10)=0
IPAR(12)=1
DPAR(1)=1.0D-6
!---------------------------------------------------------------------------
! 检查参数一致性
!---------------------------------------------------------------------------
CALL DFGMRES_CHECK(N, COMPUTED_SOLUTION, RHS, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP)
IF (RCI_REQUEST.NE.0) GOTO 999 ! 错误处理
!---------------------------------------------------------------------------
! 使用反向通信接口(RCI)执行FGMRES求解
!---------------------------------------------------------------------------
1 CALL DFGMRES(N, COMPUTED_SOLUTION, RHS, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP)
!---------------------------------------------------------------------------
! 处理RCI请求码：
! 0 = 求解完成
! 1 = 需要计算矩阵向量乘积
! 其他 = 错误
!---------------------------------------------------------------------------
IF (RCI_REQUEST.EQ.0) GOTO 3 ! 成功收敛
IF (RCI_REQUEST.EQ.1) THEN ! 需要计算 A*x
! 使用MKL稀疏矩阵向量乘法：y = A*x
CALL MKL_DCSRGEMV('N', N, A, IA, JA, TMP(IPAR(22)), TMP(IPAR(23)))
GOTO 1 ! 返回继续迭代
ELSE ! 处理错误
WRITE(*,*) '求解器返回错误码', RCI_REQUEST
pause
GOTO 999
END IF
!---------------------------------------------------------------------------
! 收敛后处理：获取最终解和迭代次数
!---------------------------------------------------------------------------
3 CALL DFGMRES_GET(N, COMPUTED_SOLUTION, RHS, RCI_REQUEST, IPAR, DPAR, TMP, ITERCOUNT)
! 验证迭代次数
IF (ITERCOUNT <= EXPECTED_ITERCOUNT) THEN
RETURN ! 成功返回
ELSE
WRITE(*,*) '实际迭代次数', ITERCOUNT, '与预期', EXPECTED_ITERCOUNT, '不符'
pause
STOP 15
END IF
!---------------------------------------------------------------------------
! 错误处理段
!---------------------------------------------------------------------------
999 WRITE(*,*) '求解器返回错误码', RCI_REQUEST
CALL MKL_FREE_BUFFERS ! 释放MKL内存
STOP 16
END SUBROUTINE FGMRES
```
### 关键组件解析：
1. **稀疏矩阵存储**：
- `IA`：行指针数组（CSR格式）
- `JA`：列索引数组
- `A`：非零元素值数组
2. **求解器参数**：
- `IPAR`：控制求解器行为的整数参数（如算法类型、停止条件）
- `DPAR`：浮点参数（如容差）
- `TMP`：大型工作数组（存储Krylov子空间和临时向量）
3. **反向通信接口(RCI)**：
- `RCI_REQUEST` 控制执行流程：
- 0：收敛
- 1：需要计算矩阵向量积
- 其他：错误
- 实现非阻塞式迭代控制
4. **核心操作**：
- 矩阵向量乘：`MKL_DCSRGEMV` (MKL优化稀疏计算)
- 求解器初始化：`DFGMRES_INIT`
- 迭代执行：`DFGMRES`
- 结果获取：`DFGMRES_GET`
5. **特点**：
- 使用Flexible GMRES (FGMRES) 算法，支持变预处理
- 预期迭代次数验证机制
- 严格的错误处理
- 依赖Intel MKL数学库
### 算法流程：
1. 初始化解向量 → 2. 配置求解器参数 → 3. 进入RCI循环 → 4. 根据请求码执行操作 → 5. 收敛后获取解 → 6. 验证结果
此实现特别适合大规模稀疏线性系统求解（如有限元分析、计算流体力学），利用MKL的高性能稀疏计算能力。
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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程
### 知识点概览
#### 标题解析
- **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。
- **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架，它提供了对象关系映射（ORM）的功能，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。
- **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架，提供了全面的编程和配置模型，用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的特性，用于简化企业应用开发。
#### 描述解析
描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”，指的是将这三个流行的Java框架整合起来，形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式，使用iBatis来简化数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能，将整个系统整合在一起。
#### 标签解析
- **Struts2**: 作为标签，意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。
- **iBatis**: 作为标签，说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。
#### 文件名称列表解析
- **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”，一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大，且没有具体文件列表，无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称，则可能是一个缩写或别名，需要具体的上下文来确定。
### 知识点详细说明
#### Struts2框架
Struts2的核心是一个Filter过滤器，称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有：
- **Action**: 在Struts2中，Action类是MVC模式中的C（控制器），负责接收用户的输入，执行业务逻辑，并将结果返回给用户界面。
- **Interceptor（拦截器）**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能，比如表单验证、日志记录等。
- **ValueStack（值栈）**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。
- **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应，可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。
#### iBatis框架
iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中，从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中，使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有：
- **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系，以及具体的SQL语句。
- **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。
- **SqlSession**: 在执行数据库操作时，SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法，例如执行SQL语句、处理事务等。
#### Spring框架
Spring的核心理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），它通过依赖注入（DI）来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有：
- **IoC容器**: 也称为依赖注入（DI），管理对象的创建和它们之间的依赖关系。
- **AOP**: 允许将横切关注点（如日志、安全等）与业务逻辑分离。
- **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口，可以在多个事务管理器之间切换，支持声明式事务和编程式事务。
- **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架，与Struts2类似，但更灵活，且与Spring的其他组件集成得更紧密。
#### 集成Struts2, iBatis和Spring
集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势，在同一个项目中形成互补，提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤：
1. **配置整合**：在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，以及Spring的`DispatcherServlet`。
2. **依赖注入配置**：在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件，以及需要的其他bean，并通过依赖注入将它们整合。
3. **Action和SQL映射**：在Struts2中创建Action类，并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句，将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。
4. **事务管理**：利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。
5. **安全和服务层**：通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。
### 结语
通过上述的整合，开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互，使用iBatis简化数据库操作，同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能，创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见，是Java开发人员必须掌握的知识点。
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Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例
### DWR简介
DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。
### 无刷新分页
无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。
### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点
1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。
2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。
4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。
5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。
### 数据库操作的关键知识点
1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。
2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。
3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。
### DWR无刷新分页实现的代码要点
1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。
2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。
3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。
### 结论
通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建
标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下：
1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。
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4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。
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6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。
7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。
通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。
【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略
# 摘要
本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软
化学结构式手写识别的第三方 API
<think>好的，我需要帮助用户找到能够识别化学结构式手写输入的第三方API。首先，用户的需求是化学结构式的手写识别，这比一般的文字识别复杂，因为化学结构式包含复杂的图形和符号，比如环状结构、键线式等。我需要先了解有哪些API支持这种专门的识别功能。
首先，我应该回忆一下常见的OCR（光学字符识别）服务，比如Google Cloud Vision API、Microsoft Azure Computer Vision，但这些可能主要用于普通文字或简单图形的识别，可能无法处理化学结构式。需要更专业的工具。
接下来，考虑化学信息学或化学领域的特定工具。比如ChemDraw有强大的结构式识别功