一个2005年末典型的Java EE场景

本文回顾了一个2005年末典型的JavaEE项目架构,包括使用Sparc服务器运行Oracle 10g、WebLogic集群、Struts+Spring+Hibernate框架,并介绍了与之配套的报表服务器及定时任务等组件。
 作者: 江南白衣 

 俗话说得好,没吃过猪肉不要紧,没见过猪跑路就很没面子了。新公司上班一周,主要就是看猪跑路,2005年末,一个典型的Java EE项目,场景是这样的:

    1.一台内存强得变态的 Sparc呼哧呼哧的在跑 Oracle 10g

    2.它的一个兄弟,共享T3阵列,静静的跑 vcs 为它做着双机热备份。

    3.两台 Weblogic 9做群集负责后台管理。
    编程模式是最老土的 struts+ spring+ hibernate,再蹭一点 Ajax

    4.四台 Weblogic 9做群集负责前台门户。
    最直接的jsp + javabean,用weblogic的tag作了页面Cache。
    weblogic还发布了一堆Web Service接口,也不时调用一下合作伙伴提供的WS。
    最后还有一伙定时Task在奔跑,有些是自动改变帐单状态,有些是自动把数据导出,ftp到合作伙伴那。

    5. 一台 Crystal Reports XI 的报表服务器。
    逻辑都用PL/SQL封装在SP和中间表里,设计报表时直接取用便是,不沾一丝Java代码的烟火。
    PS. 这台也是唯一的Windows Server,

    6. 还有一些跑Tomcat(省钱)的独立小应用,一些C写的任务,零散的分布在上面9台服务器的角落。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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