EJB3 Web 客户端——NetBeans IDE和Sun应用服务器

简单EJB3.0实例(glassfish, NetBeans6.0) web的目标jar 博文链接:https://zerxd.iteye.com/blog/250674 立即下载
 
第一步:创建Web应用
选择【File】à【New Project】,在弹出的界面中间部分选择【Web】,然后选择右边的【Web Application】。
在接下来的界面中输入工程的名字:helloWeb,选择【Next】进入下一个界面。
在该界面中,选择Web应用使用的框架,如果不选择,直接点击【Finish】。
第二步:导入用到的要访问的EJB的接口
过程与Application客户端中导入接口的过程相同:
选择【Source Packages】,点击右键,选择【New】à【Java Packges】,输入包名:session.hello,点击【Finish】。
 
把HelloSessionRemote.java拷贝到session.hello包中。
第三步:创建访问EJB的Servlet
创建存放Servlet的包,hello.servlet
在该包上点击右键,选择【New】à【Servlet】
之后弹出下面的界面:
输入类的名字HelloServlet,点击【Finish】,进入下面的配置界面。
可以采用默认设置,注意:Servlet的访问路径是/HelloServlet,之后点击【Finish】。之后会生成HelloServlet的代码,生成的代码如下:
/*
 * HelloServlet.java
 *
 * Created on 2007年4月19日, 下午10:29
 */
 
package hello.servlet;
 
import java.io.*;
import java.net.*;
 
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
 
/**
 *
 * @author Administrator
 * @version
 */
public class HelloServlet extends HttpServlet {
   
    /** Processes requests for both HTTP <code>GET</code> and <code>POST</code> methods.
     * @param request servlet request
     * @param response servlet response
     */
    protected void processRequest(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    throws ServletException, IOException {
        response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");
        PrintWriter out = response.getWriter();
        /* TODO output your page here
        out.println("<html>");
        out.println("<head>");
        out.println("<title>Servlet HelloServlet</title>");
        out.println("</head>");
        out.println("<body>");
        out.println("<h1>Servlet HelloServlet at " + request.getContextPath () + "</h1>");
        out.println("</body>");
        out.println("</html>");
         */
        out.close();
    }
   
    // <editor-fold defaultstate="collapsed" desc="HttpServlet methods. Click on the + sign on the left to edit the code.">
    /** Handles the HTTP <code>GET</code> method.
     * @param request servlet request
     * @param response servlet response
     */
    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    throws ServletException, IOException {
        processRequest(request, response);
    }
   
    /** Handles the HTTP <code>POST</code> method.
     * @param request servlet request
     * @param response servlet response
     */
    protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    throws ServletException, IOException {
        processRequest(request, response);
    }
   
    /** Returns a short description of the servlet.
     */
    public String getServletInfo() {
        return "Short description";
    }
    // </editor-fold>
}
 
对生成的代码进行修改
注入EJB,代码如下:
    @EJB
private HelloSessionRemote hello;
 
需要导入EJB和HelloSessionRemote,代码如下:
import javax.ejb.EJB;
import session.hello.*;
 
编写测试代码,代码如下:
    public void test(PrintWriter out){
        out.println(hello.hello());
    }
 
把processRequest方法中的代码:
/* TODO output your page here
        out.println("<html>");
        out.println("<head>");
        out.println("<title>Servlet HelloServlet</title>");
        out.println("</head>");
        out.println("<body>");
        out.println("<h1>Servlet HelloServlet at " + request.getContextPath () + "</h1>");
        out.println("</body>");
        out.println("</html>");
         */
       
替换成下面的代码:
test(out);
 
完整的代码如下:
/*
 * HelloServlet.java
 *
 * Created on 2007年4月19日, 下午10:29
 */
 
package hello.servlet;
 
import java.io.*;
import java.net.*;
 
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
 
import javax.ejb.EJB;
import session.hello.*;
 
 
/**
 *
 * @author Administrator
 * @version
 */
public class HelloServlet extends HttpServlet {
   
    /** Processes requests for both HTTP <code>GET</code> and <code>POST</code> methods.
     * @param request servlet request
     * @param response servlet response
     */
   
    @EJB
private HelloSessionRemote hello;
// 注意:只能注入实例变量(不能使用static变量)
 
   
    protected void processRequest(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    throws ServletException, IOException {
        response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");
        PrintWriter out = response.getWriter();
       
        test(out);
       
        out.close();
    }
   
    public void test(PrintWriter out){
        out.println(hello.hello());
    }
 
   
    // <editor-fold defaultstate="collapsed" desc="HttpServlet methods. Click on the + sign on the left to edit the code.">
    /** Handles the HTTP <code>GET</code> method.
     * @param request servlet request
     * @param response servlet response
     */
    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    throws ServletException, IOException {
        processRequest(request, response);
    }
   
    /** Handles the HTTP <code>POST</code> method.
     * @param request servlet request
     * @param response servlet response
     */
    protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
    throws ServletException, IOException {
        processRequest(request, response);
    }
   
    /** Returns a short description of the servlet.
     */
    public String getServletInfo() {
        return "Short description";
    }
    // </editor-fold>
}
部署Web应用
选择工程,点击右键,选择【Deploy Project】。
访问Web应用
地址:http://localhost:8080/helloWeb/HelloServlet
第三步:创建访问EJB的JSP
JSP的创建过程与Servlet的创建过程基本相同。使用向导创建一个JSP文件:hello.jsp。
参考代码如下:
<%@ page contentType="text/html"%>
<%@ page pageEncoding="gb2312"%>
<%@ page import="session.hello.*,javax.naming.*"%>
<%!
    private HelloSessionRemote helloSession= null;
    public void jspInit() {
        try {
            InitialContext ic = new InitialContext();
           helloSession = (HelloSessionRemote)
                ic.lookup(HelloSessionRemote.class.getName());
        } catch (Exception ex) {
        System.out.println(ex.getMessage());
        }
    }
    public void jspDestroy() {
        helloSession = null;
    }
%>
<html>
    <head>
        <title>Hello</title>
    </head>
    <body bgcolor="white">
<%
    out.println("访问会话Bean得到的结果:"+helloSession.hello());
%>
   </body>
</html>
 
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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一个完整的EJB Web应用(JPA示例)

转载自:http://blog.youkuaiyun.com/starshus/article/details/5892845 1.本文主要技术采用了Servlet + JSP + EJB 3.0 + JPA,开发环境用的是EclipseHelios + JDK 1.6 + JBOSS 5.1 + MySQL 5.1数据库。 2.        2. 示例场景:用户通过Web页面对Employe

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老李-大连
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