Eclipse4平台服务

eclipse下开发webservice小教程 最近在研究使用eclipse开发简单的webservice,现总结一下:1           环境准备        下载wtp-all-in-one-sdk-R-1.5.4-win32,这个是eclipse的web开发插件        下载jakarta-tomcat-5.0.30        下载axis-src-1_4.zip2           环境配置   阅读详情
为了更大程度的实现模块松耦合以及组件重用,E4项目不在向以前一样基于单例模式来处理业务逻辑,而是以一种更为优雅的通过服务的方式来代替,这些服务通过EclipseContext进行管理,以依赖注入的方式嵌入到系统应用中去。
可通过代码实例来体会Eclipse4和Eclipse3处理逻辑的不同,以显示透视图为例,Eclipse3通过如下代码进行处理
IWorkbenchWindow window=PlatformUI.getWorkbench().getActiveWorkbenchWindow();
PlatformUI.getWorkbench().showPerspective(perspectiveId, window);
代码主要使用了PlatformUI这个基于单例模式的实用类,通过它来获取系统当前运行的窗口,然后调用showPerspective方法在其上显示指定透视图。
在RCP应用中,单例模式的使用并不存在太大问题,因为系统用户只有一个,但是如果将RCP重构成RAP应用就会带来系统并发问题。
而Eclipse4的处理方式如下:
IEclipseContext context...;
EPartService partService=context.get(EPartService.class);
EModelService modelService=context.get(EModelService.class);
MApplication app=context.get(MApplication.class);
MPerspective perspective=(MPerspective) modelService.find(perspectiveId, appElt);
partService.switchPerspective(perspective);
系统摒弃了Platform、PlatformUI等单例类的使用,而是通过各种服务来处理相关的业务逻辑。
首先通过EModelService找到与id对应的perspective,然后通过EPartService的switchPerspective方法将系统切换到指定透视图。
与Spring概念类似,服务是通过context来进行管理的。所不同的是在Eclipse4中context是呈树形结构的,如果当前context遍历不到指定服务则会继续请求parentContext直到服务获取为止。

平台预定义的服务

Eclipse4平台预定义了很多服务,常用到的有以下这些
EModelService用来遍历模型节点信息
EPartService用来管理Part组件
ESelectionService设置和遍历当前选项
ECommandService用来处理命令
IEventBroker触发事件并将事件传递给监听者
IContributionFactory通过指定URI格式加载Class
IThemeEngine定义界面主题
ISWTResourceUtilities通过指定URI格式加载图片资源

服务功能API简介
1.EModelService
EModelService最常用到的是findElements方法,可通过它来遍历模型节点信息
EModelService modelService...//可通过依赖注入或IEclipseContext获取
modelService.findElements(appElt, null, MPerspective.class, null);//获取系统的所有透视图信息
2.EPartService
EPartService partService...
//按id查找Part
MPart part=partService.findPart("partId");
//隐藏Part
partService.hidePart(part);
// 显示Part
part.setVisible(true);
partService.showPart(part,PartState.VISIBLE);
3.IEventBroker
在设计RCP应用的时候,组件之间通常并不独立,而是有交互的,比如透视图中有两个Part,其中一个封装了TreeViewer组件,另一个封装了TableViewer组件,TreeViewer组件只显示文件夹信息,当双击文件夹时,我们希望能够通过TableViewer组件显示出文件夹下的文件信息。类似于这种交互在Eclipse4中是可通过IEventBroker来处理的。
IEventBroker是基于OSGI的消息机制来实现的,使用时需要引入以下两个Bundle
org.eclipse.e4.core.services
org.eclipse.osgi.services
使用上也比较简单,基于以上交互用例可通过如下代码来实现
首先,监听TreeViewer组件的双击事件,当事件触发时,通过IEventBroker发消息给监听者
treeviewer.addDoubleClickListener(new IDoubleClickListener(){
	@Override
	public void doubleClick(DoubleClickEvent event) {
		IStructuredSelection curSel=(IStructuredSelection) viewer.getSelection();
		eventBroker.send("topic", curSel.getFirstElement());//发送消息,send方法表同步,post表异步.
        }
});
在封装TableViewer组件的Part里定义如下方法
@Inject @Optional
public void onSelection(@UIEventTopic("topic") Object obj){
    //方法参数声明@UIEventTopic或@EventTopic标签,在事件触发时会自动执行
    //@UIEventTopic表示该方法会在UI线程中执行
    TODO...;
}
注:方法要有@Inject标签,否则事件触发时,方法不会执行(亲测)
4.ISWTResourceUtilities
多用来加载图片资源,图片的URI格式为platform:/plugin/<Bundle-SymbolicName>/<path>/<filename.extension>
ISWTResourceUtilities resUtil...
ImageDescriptor descriptor=resUtil.imageDescriptorFromURI(URI.createURI("resURI"));
Image image=descriptor.createImage();
5.IContributionFactory
多用来加载Class,加载过程中,Class所依赖的组件和服务会使用依赖注入功能
Class的URI格式为bundleclass://<Bundle-SymbolicName>/<package.classname>
IEclipseContext context...
IContributionFactory service=context.get(IContributionFactory.class);
Object obj=service.create("classURI", context);
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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. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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JavaMan_chen
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