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框架图范文1
摘 要：通过研究和理解Ecllipse项目中GEF和Draw2d的实现原理，提出了一个轻量级的可在不同开发语言及平台上移植的抽象图形框架，在此基础上，可实现图形显示及操控功能。
关键词：抽象图形框架 设计模式 图形元素 图形操控
图形处理的过程包括从数据源提取数据、呈现图形、用鼠标操控图形，这是MVC模式比较恰当的应用场景。以MVC模式[4]为中心，通过综合应用OR映射技术[5]以及桥模式、工厂模式、平行工厂模式等设计模式，可设计出轻量级抽象图形框架，应用于不同的开发环境。文中用C#伪代码及基于.Net的设计图论述了框架的原理。
1 图形框架设计及描述
一个图形框架必然涉及到绘图表面，图形元素视图从模型中提取坐标数据并呈现在绘图表面上。如图1所示，本框架中绘图表面Canvas从UserControl控件派生，且具有可滚动属性。
框架图范文2
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在这个例子中，我们设置TemplateView的template_name属性。可以使用类似的方法覆盖RedirectView 的query_string属性。
2）子类化通用视图
使用类视图的第二种方法是继承一个已经存在的类视图，然后在子类中覆盖其属性或方法、例如，考虑只显示一个模板home.html 的视图。Django 有一个通用视图TemplateView来做这件事，所以我们可以简单地子类化它，并覆盖模板的名称：
fromdjango.views.genericimportTemplateView
classHomeView（TemplateView）：
template_name="home.html"
然后我们只需要添加这个新的视图到我们的URLconf 中。TemplateView是一个类不是一个函数，所以我们将URL 指向类的as_view（）方法，它让基于类的视图提供一个类似函数的入口：
fromdjango.conf.urlsimporturl
fromsome_app.viewsimportAboutView
urlpatterns=[url（r'^about/'，AboutView.as_view（））]
2几种常用的类视图
针对Web开发中的常见任务，Django定义了一组基础视图、一组通用显示视图以及一组通用编辑视图等类视图。下面依次介绍几个常用的类视图。
1）TemplateView
TemplateView是基础视图。该视图主要用于渲染一个给定的模板。它的template_name属性用于指定模板，get_context_data方法用于获得显示在模板中的数据。
classHomePageView（TemplateView）：
template_name="home.html"
defget_context_data（self，**kwargs）：
context=super（HomePageView，self）.get_context_data（**kwargs）
context['latest_articles']=Article.objects.all（）[：5]
returncontext
2）ListView
ListView是一个通用显示视图，主要用于显示一个对象列表。可以通过重写它的get_queryset方法，来获取要显示的列表。
class ObjectList（ListView）：
def get_queryset（self）：
modelobj = get_model（self.kwargs['app']， self.kwargs['model']）
# 获得url后的参数
kwargs = self.request.GET.dict（）
return modelobj.objects.filter（**kwargs）
在get_queryset方法中，使用get_model方法可以动态的根据app和model来获取模型，列表的查询参数可以写在url的后面。
3）DeleteView
DeleteView是一个通用编辑视图，主要用于删除一个指定的对象。可以通过重写它的get_object方法，来指定要删除的对象。
class ObjectDelete（DeleteView）：
def get_object（self）：
modelobj = get_model（self.kwargs['app']， self.kwargs['model']）
obj = modelobj.objects.get（pk=self.kwargs['pk']）
return obj
4）CreateView
CreateView也是一个通用编辑视图，主要用于创建一个对象。可以通过重写它的get_initial进行初始化，可以通过重写get_template_names方法来指定模板。
class ObjectCreate（CreateView）：
def get_initial（self）：
return self.request.GET.dict（）
def get_template_names（self）：
'''如果模型中制定了模板，则使用该模板，否则使用默认的模板'''
modelobj = get_model（self.kwargs['app']， self.kwargs['model']）
if hasattr（modelobj.Display， 'create_template'）：
return modelobj.Display.create_template
else：
return ['xadmin/object.html']
通过使用Django中的通用类视图，可以大幅提高工作效率。
框架图范文3
关键词：创业意图；创业资源；创业过程；理论框架构建
中图分类号：F270.7 文献标志码：A
创业不仅能改善严峻的就业现状，有效作用于经济社会的发展，而且也是新技术转换为产品和服务的重要媒介，因此，“创业”一直是社会科学领域一个热门的研究课题。创业通常指新企业的产生，它是一个创业想法产生到成熟，最终推动产品进入市场被消费者接受的过程。创业过程也就是指新组织的创建过程，它有效地将个体层面的创业行为与企业层面的企业创建联系在了一起。
现有研究表示，新创企业是个体意图和后续行为的直接表现形式，因此，创业意图――创业过程中的核心角色，指导着“潜在创业者”的创业行为，而资源则是创业行为顺利实施的有力保障，是创业过程中不可或缺的要素之一。可见，创业意图和创业资源是创业过程顺利进行的基础。
但是，在现有研究中，共同研究创业资源和创业意图的文献并不多。虽然创业事件模型、计划行为理论都提及了资源，但是都只是将资源作为可行性感知中的一个影响变量，并没有单独列示创业资源的重要性。而目前对资源的研究多停留在企业层面，较少涉及个体层面。
基于以上几点，本研究以创业资源为视角，创业意图为落脚点，创业过程为线索，对相关文献进行整理回顾，挖掘潜在创业者特征、外部动态环境、创业过程之间的逻辑关系，探索哪些因素会影响创业意图，为什么创业意图与创业行为之间会产生鸿沟，创业意图如何影响创业过程。
1.相关研究回顾
1.1创业及创业过程
创业是跨越多学科的一个多面现象，涉及变革、创新、技术与环境的变化、新产品开发、小企业管理、企业与创业家个体和产业发展等问题，研究学科涉及心理学、社会学、经济学、管理学等，因此，“创业”在学术界并没有统一的定义。从行为动作角度看，“创业”是人们的一种社会活动，即根据有限的资源去发现、识别并利用能产生利益的机会，并以此开展独立的新业务，建立新组织。从创业者特质看，创业是拥有首创精神、想象力、灵活性、创造性、乐于理性思考、能在变化中发现机会的人开始事业的过程。
新企业的创建是不断演进的过程，因此，创业过程可以说就是新企业创建的过程。为此，不同学者通过创业过程模型构建研究创业过程，从而将复杂的创业过程简单化，如表1所示。
早期的创业过程模型将创业看做一个静态的过程，按照创业过程的不同阶段划分创业过程，如Galbraith的简单线性创业过程模型，将创业过程分为理论验证、雏形期、模拟销售、启动和自然增长5个阶段，并针对不同阶段分析组织所需进行的管理活动。后来，由于环境变化的多样性，学者更加关注创业过程的动态变化。Timmons认为创业始于创业机会，与创业资源、创业团队共同构成创业过程中不可或缺的3大因素。
近年来，诸多学者则从个体层面出发探究创业过程的理论模型。Shook的组织化模型将创业细化到了创业过程，强调了机会开发在该过程中的作用。他认为个人影响新企业创立始于创业意图，一旦创业意图形成，创业者就会根据创业意图去寻找相关的机会，然后根据机会做出创业决策，最后采取创业行动。
显然，创业过程研究越来越动态化，关注的不再是创业不同阶段对应的行为，而是每个阶段创业行为的变化；其次，创业过程研究越来越趋向于从个体层面出发，探究创业行为产生的本质，进而开发潜在创业行为，引导创业过程的顺利实施。
1.2创业资源
创业资源是资源在创业研究中的延伸，它不仅是实现创业的必备条件之一，而且还影响着企业战略的制定，进而影响资源的利用，资源的整合利用又关系到企业的绩效，因此创业资源在创业过程中产生的“连环效应”使其成为联系创业子课题的关键节点。
对于新企业来讲，资源约束是创业者面临的首要限制性因素，但是只有最大限度地开发获取创业资源才能构筑企业未来发展的资源基础。因此，创业资源的界定有利于认识和解释创业过程。从资源构成上讲，创业资源是指企业在进行创业活动中运用的各类有形资产和无形资产的加总，即创业者在其活动中投入的各种要素及要素组合，这些要素是创业型企业拥有的或可支配的，在企业创建过程中可以实现其生存、发展其战略目标。可获得性创业资源则反映了企业从外部获取资源的便利程度，这种特性来自于对环境资源宽松性的感知和创业者获取资源的自我效能感，这就说明创业资源的获取与识别与创业者个人的能力有关，进而影响到创业意图的形成。
通过对以上创业资源的研究回顾，本研究认为创业资源是创业者在有限的条件下通过自身差异化能力获得有形资源和无形资源的总和，这些资源将作用于创业的整个过程，并会为企业可持续发展提供生存条件和战略目标。因此，将创业资源在创业意图与创业行为中产生的作用显性化，结合单一个体层面的研究，以便分析解释复杂的创业意图作用机理。
1.3创业意图
通过对创业及创业过程的文献回顾我们发现，创业行为的产生离不开创业者自身独有的特质，而“意图”就是人潜在行为的内在反射，可以说是预测未来行为的一种能力，因此“意图”被引入创业研究。
行为意图的研究来源于社会心理学，Ajzen指出行为意向是一个人是否要采取某种特定行动的打算，或者说是为了履行一个行为，人们愿意去尝试的程度以及他们将计划为此付出的努力。所以说，意图代表了未来的行为，但是又不是未来行为的简单的预测，而是对未来行为的主动承诺。
人类在其自身发展的过程中是非常活跃的，他们进行创业并不是偶然的，而是有意识地做出选择。因此，创业意图被定义为指导个人态度、经验的思维方式，而这种思维方式指引他们进行事先计划好的创业行为。根据创业即为“新企业的建立”，我们可以简单地把创业意图理解为“建立新企业的意图”，它来自于创业者对预期目标可行性的分析，同时该目标的实现会受到文化、社会环境以及创业者性格和能力的影响。
学者对创业意图的研究不仅仅局限于概念的界定，更关注通过模型构建验影响创业意图的内在机理，探索意图与行为之间的关系，下面我们将对具有代表性的创业意图模型进行分析和比较，以便在前人研究成果的基础上构建更为完善的理论框架为将来创业意图的深入研究提供参考。
2.创业意图模型回顾
很多的研究都试图通过模型的构建来解释问题的本质，创业意图领域的探索同样如此。下面我们将依据创业意图模型的演进过程分析和比较具有代表性的创业意图模型，为我们后续创业意图理论框架的构建提供理论依据。
19世纪80年代以来，创业意图模型的构建日益成熟，本研究认为其中7个模型最具代表性：创业事件模型（SEE）、创业点子模型（IEI）、计划行为理论模型（TPB）、潜在创业模型（EPM）、Davidsson模型、创业意图模型、组织化模型（OMEI），如图l所示。
由于本研究从创业资源的角度对创业意图进行深化研究，因此，本文将对创业实践理论、创业点子实施模型和计划行为理论进行重点分析。
（1）Shapero的创业事件理论（Theory of Entrepreneurial Event）。该理论基于假设人一般是惰性的，当长期稳定的生活受到外部刺激时，人就会采取一定的行为来改变这种现状，这里提到的外部刺激，即创业事件，主要是指习惯行为被中断或者被替代，如失业等。该事件促使决策者不得不在一系列备选行为中选择最佳的可行方案来改变现状，而这种选择行为是基于备选行为的“确定性”和“行为倾向”。创业经验是创业这在过去创业活动进行过程中积累的内在技能，从个体层面上讲，这种经验会内化成个体的隐形知识，也就成为支撑创业者意识行为产生的重要辅助资源。
学者们通过实证研究验证了该理论并得出了理论和事实相吻合的结果。其中Krueger的相关系数检验结果显示，可行性感知对创业意图的影响最大，且预期结果和自我效能感分别会对有利性感知和可行性感知产生影响，如图2所示。
（2）Bird的创业点子模型（Implementing Entre.preneurial Ideas）。创业点子模型认为创业点子和意图是新创企业最初战略构成的重要前提，同时也是新企业发展的基础，虽然关于新产品、新服务的点子来自于瞬间的灵感，但是这些点子要实现则需要持久意图的形成，而这些点子付诸实践的过程要就是创业意图作用的过程。因此，Bird基于创业心理学认为感性和理性的思维方式都会作用于创业意图。而感性和理性的思维方式受外部环境（社会、政治、经济）和个人特征（个人经历、个性、能力）的影响。
此外，创业点子模型提到，影响创业行为最终落实的关键因素还在于创业者可用的创业资源。这些创业资源必须是创业者在以往经历中积累的可用资源，并且创业者必须能够在诸多资源中感触到与创业意图和创业机会相契合的资源。这些资源不仅可以降低创业初期的创业成本，更是促成企业创建的关键因素之一，如图3所示。
该理论的目的在于指导创业家形成组织创新和可持续发展的创业态度和理念，由于该模型涉及到的变量难以量化并且涉及面较广，所以对该理论的实证研究目前几乎没有，仅停留在概念化的阶段。
（3）Ajzen的计划行为理论。从心理学上讲“行为”的产生往往是有意识、有计划的，因此意图可以说就是引发行为产生这一复杂过程的根源。计划行为理论研究认为影响意图的3要素分别是行为态度、主观规范和行为控制感知。其中行为态度指的是一个人在给定的情境下对具体行为目标产生的情感预期，它是由个体对行为结果的渴望程度和坚信程度决定的。主观规范考虑的则是社会环境对行为的影响，它指的是相关群体对自身行为的期望，由他人对个体行为的信任程度和个体对他人意见保持的一致程度决定。行为控制来源于Bandum的自我效能感，即个体对其完成预期行为的自信程度，该变量将直接影响行为的选择、准备和实现。通过这3个要素的共同作用表明，当个体对潜在行为的结果充满希望，并且能够得到自己信任的群体的支持，则行为意图就越明显，行为越能付诸实践，如图4所示。
由于创业行为被认为是一种有意识的行为，因此该理论在创业领域得到了广泛的应用，诸多学者都通过实证表明该模型非常适用于创业行为的预测。
通过分析和回顾上述创业意图模型发现，随着创业意图研究的日渐成熟，创业意图模型的涉及面越来越宽泛，从个人特质到外生变量，从个体层面到企业层面，从心理学领域到经管大类相融合。但是，就已有模型来说，创业意图的研究主要集中在影响创业意图的驱动因素，而忽视创业意图的后续发展，为此可以加强对创业组织化和动态化的研究，延长意图在创业过程中产生的作用。
此外，大部分现有研究都试图通过创业意图量化进行实证分析，但是，影响创业意图和创业行为的诱发因素并不容易被确认。因此，创业意图的研究不能仅仅局限于定量分析，还需要结合定性分析。为此，本研究将在下文中针对这些问题构建创业意图的理论框架。
3.创业意图理论框架模型构建及未来展望
3.1理论框架构建
框架图范文4
关键词： 海量图像； 检索框架； 并行处理
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）09-0212-04
Designed and Implementation of An Content-based Image Retrieval Framework for Magnanimity Image
LIN Wen-yu，DAI Qing-yun，CAO Jiang-zhong， HE Xiao-ming，LI Neng
（Guangdong University of Technology， Guangzhou 510006， China）
Abstract：With the advantage of the I/O performance of mass data of Hadoop distributed technology and HBase column oriented database， a new retrieval framework is put forword for overcoming the shortage of data storage， processing， real-time retrieval with a very large image database. The retrieval framework is applied to storing and processing the huge amounts of image data. It provides a serializable data type for image data processing， and inputs large image and converts data types by a general input module. Thus the framework can provide a feasible scheme for parallel processing of image processing and feature extraction algorithms.
Key words：magnanimity image； retrieval framework； parallel processing
伴随着计算机与移动电子设备的快速发展与广泛应用，各领域各行业的图像数据也日益增多。如何从海量的数字图像中快速有效地检索出有价值有意义的信息，成为了人们面临的一大难题，也促使了大量学者投身于图像检索技术的研究中。单从图像检索技术的发展而言，从基于文本标注的图像检索到现今各种基于图像内容的检索方法使得对图像特征的处理、特征提取、相似度比对等方面现已出现许多较为成熟的算法[1]。但对于海量图像的检索而言，除了对现有的图像的处理、表达与度量等方面的要求外，还增加了对海量图像数据存储的需求，以及对整个海量图像数据集的处理效率的要求。
传统的基于内容的图像检索，通过在单个计算机上以单线程对图像进行处理、特征提取，再将提取出的图像特征数据存入关系型数据库。在检索请求发起时，通过遍历关系数据库将查询图像的特征与全库特征进行比对并对比对结果进行排序，从而获得检索的结果。依赖单计算机的处理能力对现今图像数据增长的急速形势而言，传统的图像处理技术显然是杯水车薪。即使通过多线程技术来处理海量图像也不能完全解决对海量图像存储与处理效率的问题。随着大数据概念的兴起及其存储与处理技术的成熟，采用Hadoop技术与HBase技术的基于内容的海量图像框架，不仅可以解决海量图像的存储与数据传输的问题，还能将原本设计的图像检索算法直接移植到分布式环境中并行处理，依靠MapReduce集群的并行计算能力，实现对海量图像的检索。
海量图像中，超过八成的图像是容量在数MB以内的小文件，不适合使用HDFS等流式访问的大文件分布式存储技术。而基于HBase的海量图片存储技术方案，实现系统层的小文件合并、全局名字空间、并具有良好的通用性[2]。
1技术背景
1.1 基于内容的图像检索技术
针对图像本身的数据内容的操作与处理是基于内容的图像检索的重要特点。具体处理流程如图1所示。
对于图像特征的提取而言，虽然在实现的算法上各有不同，但处理对象都是图像数据，而算法提取的结果往往是能以文本表示的矩阵或数字。现有计算机的图像处理接口使得对数字图像数据的存储与读取简化为字节流的获取与输出，而基于内容的图像检索技术的研发人员专注于图像处理算法的研究，而不必在存储与读取图像方面耗费过多的精力与资源，这也是现今基于内容的图像检索技术快速发展的重要原因之一。
1.2 基于Hadoop的分布式技术
Hadoop的核心是HDFS分布式文件系统和MapReduce分布式计算框架，它提供了一系列分布式文件系统和通用的I/O的组件和接口，更提供了分布式数据处理的模式和执行环境。
MapReduce是一种用于数据处理的简单编程模型，支持包括Java、C++和Python等多种编程语言。在本质上，MapReduce的程序是并行化的，这意味着对大规模的数据分析能够在足够多的廉价机器上高效的并行执行。并行化处理大型数据集的能力正是MapReduce框架的最大优势。
1.3 HBase数据库
HBase是一个分布式的、持久的、强一致性的数据存储系统，性能优异的读写性能。它是列存储数据库，底层通过HDFS做数据存储，更支持MapReduce的批量式计算和随机查询。
HBase是用Java编写的，提供了原生的操作API，同时也支持用其他编程语音访问HBase。HBase的数据和坐标都是以字节数组的形式存储，这在间接上支持存储任意的数据类型。HBase只存放有内容的表格单元，数据文件的稀疏性非常适合存储文件数据[3]。
1.3常见的分布式图像检索框架
现在常见的分布式图像检索方法是部分分布式实现。部分分布式实现是指，通过借用传统的图像特征提取算法，将图像特征提取后存入关系数据库，再通过MapReduce处理文本化后的图像特征文件[4]。
面对海量的图像数据，没有把对图像的处理过程通过并行化技术来实现这将极大的影响整体的检索效率。不仅如此，面对图像来源的多变与不确定性是很难保证对图像数据的传输与存储，更无法对其进行并行处理与检索。
2框架设计与实现
2.1框架整体架构
Hadoop集群具有硬件成本低廉、集群规模灵活等优势，而其承载的MapReduce应用具有高效的并行计算能力。在框架的设计中也需要借助MapReduce框架的来开发对海量图像、图像特征数据的并行化处理程序，实现对海量图像数据的高效处理，既能以图像的可序列化数据类型将图像在分布式环境中存储、传输和操作，又能移植现有的成熟的图像特征提取等算法。为了对图像数据进行快速的查询与压缩式存储，存储图像的环境需要使用HBase面向列扩展的分布式数据库，图像以字节数组的形式存于其中，以较为出色的读写性能支撑分布式图像检索的运行。因此选择以HBase为数据存储库，以MapReduce程序实现并行处理模块，建立海量分布式图像检索框架。
检索框架主要分为图像输入模块、分布式集群模块和检索结果显示模块。图像输入模块以获取网络图像为基础，承载着采集图像文件并转换为设计的可序列化图像数据类型，随后转为字节数组存入HBase的图像表中等数据输入工作。分布式集群模块以可序列化的图像数据类型为接口，通过移植现有图像预处理、特征提取和相似度比对等算法实现并行化的图像检索。检索结果显示模块主要实现将相似度较高的一系列图像还原为图像文件，并显示或保存到指定计算机硬盘中。
框架整体架构如图2。
2.2可序列化的图像数据类型
2.2.1可序列化图像数据类型的用途和现状
序列化是指将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储的过程。可序列化的数据格式是指实现由Hadoop设计的紧凑、快速的接口Writable的类。Writable接口主要定义了一个二进制输入流方法和一个二进制输出流方法，MapReduce程序就是通过它来序列化键值对的值。针对Hadoop的Java基本封装类来说，大多是针对文本和数字数据的，而API中针对二进制数据的封装类BytesWritable由于底层是由int字段实现最长仅能容纳4字节的数据。因此要在Mapreduce程序中处理图像需要自定义序列化数据格式。
针对Hadoop的分布式图像处理，国内研究者大多是通过继承Hadoop的Java API提供的文件输入Fi1eInPutFormat类和文件输出格式FileOutputFormat类，将一个图像作为一个输入分片和输出分片，实现将图像文件转换为自定义的可序列化图像类型[5] -[7]。这样的实现一方面对输入路径和输入的图像文件数量存在限制，另一方面对自定义图像类型的设计不便于对图像进行处理。
2.2.2图像数据类型ImageWritable
对于可序列化的数据类型，除了要能适用分布式环境的传输和存储外，也要便于对数据的处理。因此系统设计的Hadoop API中基本的可序列化类型都有其对应的Java API基本数据类型，如Text类与String类对应。因此实现图像的数据类型若与图像处理常涉及的类相对应就能够便于并行式对图像的处理。在Java API 中BufferedImage类是处理图像最常用的类，而且它能将对象本身转换为字节数组，而字节数组又可以转化为Hadoop API的Text类型。Text类型是通过可变长的int型在字符串编码中存储字节数，最大值为2GB，这足够保存绝大多少的图片数据。此外，BufferedImage类带有图像常用的数据信息。
ImageWritable类的具体实现，如图3。其中ImageWritable的构造方法需由BufferedImage对象作参数；私有函数parseBytes实现将BufferedImage转换为字节数组，再通过字符数组可以转换为Text类型；用第二个Text类型保存图像文件的后缀名；用第三个Text类型保存获取图像的网址。
2.3 HBase的数据库设计
本框架针对的是海量图像的检索，除了要存储海量的图像内容的数据外，针对图像预处理后的图像数据，图像特征等相关数据，采用面向列扩展的HBase数据库进行存储。由于行键除了要求唯一性外还要求定长，因此建议将图像获取的路径或网址通过MD5摘要处理后的定长字段作为行键，而将获取图片的路径或网址作为一个列值存入。
HBase中单元格的默认块大小是64KB，但这是对于HBase的系统文件而言的。HBase对于列值是没有长度限定的。为了索引的性能，HBase仅会对行键的长度做检查，默认应该小于65536。由此可知，对于海量的小图像文件的数据而言，没有必要对图像的字节数组进行分段，这样将影响图片的存储和读取的效率。
对于图像检索的应用而言，HBase除了保存图像数据外，还可以保存预处理后的图像数据、提取后的图像特征等数据。对HBase的数据表设计见表1。
2.4图像输入模块
对于ImageWritable类来说只是MapReduce程序中一种键/值对中的值的数据类型，要将图像文件输入分布式文件系统或HBase数据库中，常规的做法是继承Hadoop API的文件输入格式类（FileInputFormat）。文件输入格式类以一个计算机本地图像文件为一个文件分片，再转换为自定义的可序列化类。
本框架的图像输入模块主要一个Web服务器和一个MapReduce程序。Web服务器具有文件上传和浏览等功能。MapReduce程序是实现图像数据获取和格式转换的工具。本地图像通过Web服务器就能转换为网络图像。再把一个记录网络图片地址的文本文件作为输入，在Map过程中通过获取文件流，生成BufferedImage对象，再将其转换为ImageWritable对象，最后可以通过SequenceFile文件保存到HDFS中。另外，也可以通过ImageWritable类获得对应的字节数组存入HBase的数据库表格中。针对图片输入模块将图像数据存入HDFS的MapReduce数据流如图4。
2.5分布式集群模块
框架中的分布式集群模块主要包括图片的预处理、图像特征提取以及特征相似度计算等MapReduce程序。由于有ImageWritable数据类型的支持，可以从HDFS或HBase中获取需要的图像数据，通过将现有选用的图像预处理的算法在Map过程中实现，将处理后的图像生成的BufferedImage对象构建出新的ImageWritable对象并通过Reduce过程写入HDFS的SequenceFile中或存入HBase数据库中。对于图像特征提取的MapReduce过程，与预处理不同的是MapReduce输出的是文本或数字类型的数据。相似度计算和排序的MapReduce程序的输入输出都是文本或数字的数据类型。分布式集群模块一种的实现见表2。
2.6检索结果的显示模块
检索结果显示模块主要是以某个输入图片为待检图片时，通过图像相似度计算和排序后，将相似度高的图像集合通过MapReduce程序从HBase数据库的表中读取对应的图像数据，并将其转换为BufferedImage对象，通过UI界面显示出来，还可将这些检索结果保存到计算机本地的硬盘上。
3 ImageWritable类的封装与实现
ImageWritable类是实现分布式图像检索框架的核心类。
首先要实现BufferedImage对象和byte[]对象的转换，这需用到图像文件的后缀名，一般可以从图像的网址中截取。代码如下：
private byte[] getBytes（BufferedImage image， String format） {
ByteArrayOutputStream baos
= new ByteArrayOutputStream（）；
try{
ImageIO.write（image， format， baos）；
} catch （Exception e） {
e.printStackTrace（）；}
return baos.toByteArray（）；}
其中ImageIO类是Java API中常用的图像工具类，常用于读取或生成图像。
由于通过上面实现的getBytes方法可将BufferedImage对象转换为byte[]对象，而通过byte []对象可以建立Text对象。Text类是HadoopAPI的基础类，对数据的传输和存储由原生的接口保证正确性与可靠性。对于ImageWritable类实现的Writable接口的二进制读写流方法，示意代码如下：
public void readFields（DataInput arg0） throws IOException {
imagedata.readFields（arg0）；
imageFormat.readFields（arg0）；
imagePath.readFields（arg0）；}
public void write（DataOutput arg0） throws IOException {
imagedata.write （arg0）；
imageFormat.write （arg0）；
imagePath.write （arg0）；}
以上对ImageWritable类的封装与实现都是使用Java来编程实现的。
4结束语
本文提出了一种能够存储、处理和检索海量图像数据的图像检索框架。该框架以HBase为数据存储工具，并通过MapReduce程序并行化实现图像检索，解决了趋于成熟的多种图像检索方法无法存储、处理和检索海量图像的问题，具有数据输入灵活、处理数据量大，算法并行化的移植灵活等特点，适合应用于对现有的图像检索系统进行并行处理的重构。
参考文献：
[1] 李向阳， 庄越挺， 潘云鹤. 基于内容的图像检索技术与系统[J]. 计算机研究与发展，2001，38（（3）： 344-354.
[2] 朱晓丽， 赵志刚. 一种基于HBase的海量图片存储技术[J]. 信息系统工程，2013（8）：22-24.
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[4] 王贤伟， 戴青云， 姜文超， 曹江中. 基于MapReduce的外观设计专利图像检索方法[J].小型微型计算机系统，2012，33（（3）： 626-632.
[5] 郑欣杰， 朱程荣， 熊齐邦. 基于MapReduce 的分布式光线跟踪的设计与实现[J].计算机工程，2007，33（（22）：83-85.
框架图范文5
关键词：高校图书馆 情报分析服务 框架体系 实践研究
随着科技的发展，当今社会对高校人才的需求也在日益上升，高校的图书馆作为学生获取文献信息资源的主要基地，必须要进行模式的创新。高校需要对图书馆进行创新，以便为高校以及社会提供更好的服务。笔者认为，不仅要完善特色数据库的建设，还要对信息资源进行深层次的开发，并且还要充分利用网络信息资源，本文对此进行了一一的详述。
一、高校图书馆开展情报分析服务的框架体系
高校图书馆开展情报分析服务的框架体系主要有以下三个方面的内容，1.服务工具。如数据库自带分析工具、文献分析工具、专利分析工具以及其他的分析工具等。2.服务方法和规范。服务方法有文献计算分析方法、引文分析方法、知识图谱方法以及社交网络分析方法，而服务规范有《机构人员学术影响力分析流程与规范》和《学科发展评估流程与规范》等。3.情报分析的服务的内容。这个内容可以包含丰富，可以从微观层面、中观层面以及宏观层面等三个层面进行分析。微观层面主要是面向课题组的课题人员，有定题服务同行对于与跟踪、分析研究领域专利和发展趋势等几个方面的内容。中观层面是面向院系的管理层，主要内容有以下两个方面：学科发展的评估和学科发展的态势分析。宏观层面则面向学校，服务内容有机构人员学术成果与影响力的分析、总体专利的分析以及总体即领域发展态势的分析等几个方面的内容。这些是高校图书馆开展情报分析服务的整体框架体系，相关部门以及工作人员要切实落实好各个层面的工作内容，服务规范、服务方法和服务工具尤为重要，这是图书馆情报分析服务开展的基础。服务的内容也很重要，是服务工具和服务方法的决定因素之一，服务的工具和服务方法只有根据服务的内容进行有效的组合，才能最大程度上发挥作用。
二、高校图书馆开展情报分析服务的策略
（一）完善特色数据库的建设
随着信息技术的发展，我国已经进入到“大数据”时代，信息资源的获取和应用逐渐商品化、大众化、网络化和数字化，高校的图书馆也是其中的领域之一。高校的图书馆中拥有大量的文献信息资源，除了纸质的文献之外，还有很多的电子文献信息，期刊的种类也是数不胜数。如今信息技术逐渐渗透到社会各个领域，高校图书馆也应当顺应社会的发展需求，建立和发展更多带有本校特色的文献数据库，对文献信息资源进行深层次的整理、采购和加工，以便为教学和科研等提供更好更优质的服务。例如一些有研究生点和博士点的高等院校，可以将本校从建立博士生研究院和硕士生研究院以来各个博士生以及硕士生发表的论文收集整理起来，然后将其论文进行数字化处理，保存为数字版本，再建立具有本校特色且独一无二的《博士和硕士的论文数据库》；还有一些高校老师、博士生、硕士生以及优秀的本科生在USTP、SCI等较出名的检索系统上发表的论文进行整理和归纳，同样进行数字化处理，制作成《著名检索系统上发表的论文数据库》，为本校师生以及校外人员或者科研机构提供服务。以上所述情况，都带有强烈特色的数据库，这些数据库可以为高校图书馆信息服务的展开提供有力的支持，也为社会提供更多的信息服务。
（二）对信息资源进行深层次的开发
高校图书馆若想开展更好的情报分析服务，不能仅仅利用已有的文献和信息资源，还要不断对图书馆馆藏的信息资源进行深层次的挖掘、开发和利用，因此，高校图书馆要投入大量的人力以及物力。对一些文献信息例如具有专业特色以及本校特色等这些信心进行深层次的加工，形成“研究报告”“评述”以及“综述”等信息产品，通过对特色信息资源的组合优化，创建出内容更详细、更深刻也更全面的信息a品，将一些具有重要价值的信息数字化，变成多媒体信息产品，这样可以使高校图书馆的服务内容更加丰富和多样，图书馆也不仅仅是一个收藏文献和提供文献服务的地方，而是变成了一个可以提供多种信息服务的服务中心。
（三）有效利用网络信息资源
随着科技的发展，网络信息技术已经渗透到各行各业之中，网络也逐渐变成信息传播和发展的主要载体，因此，高校图书馆要想开展情报分析服务，就得跟上时代的脚步，利用好网络，从网络中发掘资源并加以利用。如今的高校学生以及社会上的学生对于阅读的需求都开始逐渐向网络化和电子化方向发展，因此高校图书馆要尽最大能力满足读者的这方面需求。如今的网络上，信息多而复杂，为学生获取正确有效的信息资源带来了较大的阻碍，这也就要求高校的图书馆在建设数字化数据库的同时，也不能忘记文献信息资源的建设，相关人员应当对网络上的资源信息进行筛选，满足学生对信息资源的需要。这种对网络资源的发掘和利用，打破了传统图书馆文献资源馆藏的局限性，图书馆管理人员可以从网上下载一些具有权威性和学术性的专业信息，形成特色数据库或者全文数据库，为高校的师生提供人性化且全面的信息分析服务。
三、结语
综上所述，情报分析服务作为一种知识型服务，应当在高校图书馆中积极开展起来，笔者预测，这也是高校图书馆未来的发展趋势，因此，高校以及相关部门应当重视，对服务体系的内容、方式以及工具进行不断改革和完善，达到为高校以及社会提供更好更优质的服务的目的。
参考文献：
[1]李玲,王春.学科发展态势分析的工作流程及质量控制点研究[J].图书馆理论与实践,2012,(03).
[2]吴跃伟,张吉,李印结,邱天.基于科研用户需求的学科化服务模式与保障机制[J].图书情报工作,2012,(01).
框架图范文6
关键词：体外顸应力加固；框架；试验研究；加固
中图分类号： TU323.5文献标识码：A 文章编号：
一、前言
近年来，体外预应力加固法在框架结构的加固工程实践中已经得到了较多的应用。体外预应力加固的特点是传力明确、布置灵活，可以根据竖向荷载的分布情况灵活的设置力筋布置形式，使其等效荷载能够抵消大部分外荷载的作用，并充分发挥各种结构材料的强度。国内外有关研究表明，体外预应力加固框架在竖向荷载下的结构性能比较理想，但其在反复作用的水平荷载(主要是地震荷载)下的结构性能还没有得到充分的研究。工程实践的发展使得对体外预应力加固钢筋混凝土框架结构的抗震性能进行深入的研究变得十分必要和紧迫。因
此，本次试验的目的就是对框架结构经体外预应力钢绞线加固后在竖向荷载和水复荷载的共同作用下的结构性能进行分析研究。
二、试验模型设计
选择单层单跨钢筋砼框架为基本试验对象。原型框架跨度7.5m，层高4.5m。开间6.6m，采用1860级15.24钢绞线进行了体外预应力加固，加固后屋面恒载为9.62。
对缩尺模型进行试验，首先根据试验条件确定模型框架与原型框架的几何比例为l/3，其他比例系数为位移比例系数l/3，弹性模量比例系数1，应力和应变比例系数l，集中荷载和集中力的比例系数1/9。按以上相似比例系数设计试验用的模型框架。
加固原结构使用的力筋为4根1860级15.24钢绞线，张拉控制有效应力为 。按相似比例系数，应使用截面积为15.6的钢绞线。而实际工程上使用的最细的钢绞线12.7的截面积为89.45。因此在模型中使用2根1860级12.7钢绞线，由力筋总拉力的比例系数确定张拉控制有效应力为400N/。模型中预应力钢绞线的张拉控制有效应力虽然远小于原型中的应力值，但在整个加载过程中，原型与模型中的预应力钢绞线都处于线性阶段，可以不考虑应力值的比例，只考虑预应力钢绞线总拉力的相似比例。预应力钢绞线使用的锚具为柳州海维姆出产的v—13锚具。预应力钢绞线的布置形式如表1。转向块为自加工的钢制组合件。到柱轴线的距离为L/3=933mm。
表1 实验框架各具体数值
图1 试验框架详图及加载示意图
图2 测点分布图
三、加载与数据采集
竖向荷载分两级施加，第一级20kN，第二级30kN。张拉预应力筋时保持竖向荷载不变，分两级两端张拉预应力钢绞线。施加水平荷载时保持竖向荷载不变，对两边伸出的梁端轮流施加水平力。
按抗震规范，考虑Ⅱ级场地远震，8度多遇地震作用下试验框架受到的水平地震力；在8度罕遇地震作用下，。因此，水平力的每一级循环包括右推、归零、左推、归零四个步骤，水平力的施加先按水平力控制，每级20kN；水平荷载作用下试验框架进入屈服平台后按水平位移控制,每级5mm，直至试件破坏。其加载力学简图见图l。
在试验中采取如下测量手段：使用设置在梁端两边的水平力传感器测量水平力，采集的数据输入电子绘图仪绘制水平滞回曲线。使用设置在框架梁中间的位移传感器测量水平位移，采集的数据输入电子绘图仪绘制水平滞回曲线。在框架中的钢筋和预应力钢绞线上粘贴电阻应变片，采集得到的应变数据输入电脑进行处理。此外，在试验中随时观察并测量裂缝延伸的长度和宽度。
四、试验过程及试件破坏形态
本次试验于2012年12月在某省建筑科学研究院重点实验室进行。
1、K1
试验开始时先对K1分级施加竖向荷载。竖向荷载加到30kN时，框架梁跨中附近梁底的裂缝基本出齐，裂缝平均间距为83mm；框架梁跨边上部也出现少量裂缝；框架柱未出现裂缝。施加预应力之后，上述裂缝全部闭合到肉眼观察不到，也未出现新的肉眼可见的裂缝。
水平荷载加到第一级时，框架柱顶外侧出现第一条水平裂缝。此后，随着水平循环荷载的增加，在框架上不断出现新的裂缝，已有裂缝在张开闭合过程中的最大宽度也不断增大。在120kN等级水平荷载的加载中，发现滞回曲线出现很大弯曲，水平位移开始大幅增加。而框架承受的水平力增加到110kN附近就不能上升。从此时开始按位移控制，每一级控制循环两轮，第一级控制水平位移为25mm，此后每级增加5mm。水平位移控制开始后，框架中的裂缝得到充分发展，在柱底首先出现了裂宽大于2mm的裂缝，此时的大部分裂缝在水平位移归零时并不能完全闭合，少数裂缝在反向荷载下也不能完全闭合。当水平位移加到35mm时，梁端紧靠梁柱节点区处上下裂缝已经完全贯通，柱顶和节点区都出现大量交叉裂缝，柱底开始出现砼剥落现象。从滞回曲线来看．加固后结构的水平承载并没有下降，主滞回曲线出现一道很长的基本水平的屈服台阶。当水平位移达到65mm时，结构的水平承载力下降到9lkN。由于试验设施的限制，对K1的试验结束，其最终破坏。
2、K2
试验框架K2的试验过程接近K1。竖向荷载加到30kN时，框架粱跨中附近梁底裂缝基本出齐，裂缝平均间距为84mm；框架梁跨边上部和框架柱外侧也出现少量裂缝。
在水平力作用下，K2的水平位移发展的比Kl快。在施加第五级水平力荷载(100kN)时，加固后结构的主滞回曲线出现很大弯曲，水平位移迅速发展。正方向水平力达到95kN即不再增大，曲线出现短暂的水平屈服台阶。此时即改为水平位移控制，确定水平位移控制的第一级为30mm。水平位移控制开始时框架中的裂缝已发展的很充分，柱底砼开始出现剥落现象。在水平位移达到45一以前，加固后结构的水平承载力基本能维持在第一级水平位移控制时的值；当水平位移达到50mm时，加固后结构的水平承载力下降到90kN；在水平位移达到试验设施所允许的最大值55mm时，加固后结构的水平承载力下降到87kN。
3、K3
对试验框架K3不施加预应力以体现预应力加固对于框架结构性能的影响。对K3施加完竖向荷载后，保持竖向荷载不变直接施加水平荷载。在施加第五级水平荷载时，加固后结构的水平承载力上升到90kN左右就不再上升，转入水平位移控制，第一级控制水平位移取为25mm。在水平位移控制的初始阶段，框架结构中的裂缝迅速发展，柱底砼出现剥落现象。框架的水平承载力在水平位移达到45mm以前没有出现下降，一直在90kN附近波动。此后结构的水平承载力开始下降，水平位移为50mm时，最大水平承载力为89kN；水平位移为55mm时，最大水平承载力为86kN。
4、K4
竖向荷载达到30kN时，框架梁跨中附近梁底裂缝全部出齐，裂缝平均间距为79r一；框架柱外侧未出现可见裂缝。框架梁跨中挠度为3．5mm施加预应力以后，上部裂缝全部闭合。框架梁、柱未出现新的裂缝。框架梁跨中挠度变为1.2mm。
施加完预应力以后立即对K4继续分级施加竖向荷载直至破坏。当竖向荷载达到50kN每点时，大部分施加预应力时闭合的裂缝二度张开，框架梁跨中挠度达到3.0mm，此后框架粱的跨中基本不再出现新的裂缝。加载至140N，框架柱上部出现明显的向外鼓出弯曲，框架梁跨中挠度变为10.5mm。在施加下一级荷载时，加固后结构的承载力达不到预期施加的150kN，试验框架破坏。
五、滞回曲线分析
试验框架Kl、K3的滞回曲线如图3、图4所示：
图3 试验框架Kl的滞回曲线
图4 试验框架K3的滞回曲线
由于加固预应力的作用，试验框架K1抵抗水平荷载的能力要超过K3约20％，试验框架K2的抵抗水平荷载的能力也要超过K3达10％。与普通钢筋砼框架的滞回曲线相类似的，试验框架Kl的滞回曲线的卸载段有较大的斜率；但在从刚刚开始反向加载到位移归零的阶段内，滞回曲线的斜率变小(尤其在发生大位移时比较明显)，这又接近于普通预应力砼框架的性能。总体上预应力加固框架的滞回曲线兼有钢筋砼框架和预应力砼框架的性质，曲线呈两头宽、中间窄的特殊形状。由于Kl的滞回曲线斜率大于K3，滞回曲线的卸载段就要比K3“丰满”一些；而且由于K1的极限抗弯承载力较大，滞回曲线的最大高度大于K3，总的说来，K1在水平荷载作用下的耗能能力大于K3。K4的主要破坏原因是框架柱外侧出现较多裂缝，框架柱曲率过大，在轴力与弯矩共同作用下失稳破坏。这主要是因为竖向荷载在单层单跨的试验框架的框架柱上半部分产生了相当大的弯矩。
而在真实框架结构中，竖向荷载一般不会在框架柱上产生如此大的弯矩，体外预应力加固又可以保证框架各截面的安全。因此。对于承担竖向荷载为主的框架结构而言，体外预应力加固的结构性能是十分良好的(见图5)。
图5 K4的框架跨中挠度随竖向荷载的变化图(mm)
六、试验结果分析
通过试验对体外预应力加固框架的结构性能进行了深入的研究，井得出如下几点结论。
（1）在竖向荷载作用下，体外加固力筋可以很好的与被加固结构协同工作，其应力随着竖向外荷载的增大而不断上升，大幅度的提高结构抵抗竖向荷载的承载力，并使框架结构中的应力分布趋向于平均化。
（2）在水平荷载与竖向荷载的共同作用下。体外预应力加固使框架应力分布趋于平均化，混凝土受拉区面积减小，框架的整体强度与刚度上升，最大水平承载力超过未经加固的框架结构约20%。加固后结构在达到最大水平承载力后进入一较长的屈服平台。加固预应力的作用提高了试验框架在水平荷载作用下的耗能能力。有限元分析的结果与试验得出的结论相一致：针对竖向荷载进行的体外预应力加固可以基本满足各种强度的钢筋混凝土框架结构小震不坏，大震不倒的抗震要求。
（3）体外预应力加固对于框架的加固作用主要体现在框架梁的强度提高上。设计加固时必须验算是否满足强柱弱梁的抗震要求，如不满足则须对框架柱采取措施进行加固。
参考文献：
[1]骆建宇.水利科技类项目预算执行中存在的主要问题及其应对措施[J]工程造价.2012
