42、企业级 Java 开发:EJB 与 Web 服务实战

企业级 Java 开发:EJB 与 Web 服务实战

1. EJB 项目最佳实践

在创建实体 Bean 时,往往会产生大量的小 Bean 类。若使用 Middlegen 自动生成这些类,目录中会充斥着众多 Bean;若为每个 EJB 单独创建 JAR 文件,就需要处理大量的 JAR。为了应对这种混乱局面,可遵循以下约定:
- 分离接口和数据类型 :便于在客户端应用中复用。
- 使用 <ejbjar> 构建统一的 JAR 文件

1.1 EJB 与 Ant 的结合

Enterprise JavaBeans 是 J2EE 套件中复杂但强大的一部分。Ant 具备处理 EJB 项目额外构建任务的能力。在简单情况下,对于手工编写(或使用非基于 Ant 的工具生成)的 EJB 代码,只需进行简单的编译并打包成 JAR 文件即可。而对于更常见的大型 EJB 项目,则需要更多功能。Ant 结合一些额外的开源工具,能够满足大型 EJB 项目的需求。

Ant 提供的 <ejbjar> 任务可以动态构建多个 EJB JAR 文件,还能为许多应用服务器提供特定于供应商的构建功能。它使用标准的 EJB 部署描述符,这些描述符可以通过多种方式构建,从供应商提供的工具到在文本编辑器中手工编写都可以。不过,推荐使用 XDoclet 作为 EJB 代码和部署描述符生成的自动化工具。

Middlegen 基于数据库元数据提供了 XDoclet 实体 Bean 生成过程。以 Ant 自动化的方式

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/da7147b0e738 《商品采购管理系统详解》商品采购管理系统是一款依托数据库技术,为中小企业量身定制的高效且易于操作的应用软件。 该系统借助VC++编程语言完成开发,致力于改进采购流程,增强企业管理效能,尤其适合初学者开展学习实践活动。 在此之后,我们将详细剖析该系统的各项核心功能及其实现机制。 1. **VC++ 开发环境**: VC++是微软公司推出的集成开发平台,支持C++编程,具备卓越的Windows应用程序开发性能。 在该系统中,VC++作为核心编程语言,负责实现用户界面、业务逻辑以及数据处理等关键功能。 2. **数据库基础**: 商品采购管理系统的核心在于数据库管理,常用的如SQL Server或MySQL等数据库系统。 数据库用于保存商品信息、供应商资料、采购订单等核心数据。 借助SQL(结构化查询语言)进行数据的增加、删除、修改和查询操作,确保信息的精确性和即时性。 3. **商品管理**: 系统内含商品信息管理模块,涵盖商品名称、规格、价格、库存等关键字段。 借助界面,用户能够便捷地录入、调整和查询商品信息,实现库存的动态调控。 4. **供应商管理**: 供应商信息在采购环节中占据重要地位,系统提供供应商注册、联系方式记录、信用评价等功能,助力企业构建稳固的供应链体系。 5. **采购订单管理**: 采购订单是采购流程的关键环节,系统支持订单的生成、审批、执行和追踪。 通过自动化处理,减少人为失误,提升工作效率。 6. **报表分析**: 系统具备数据分析能力,能够生成采购报表、库存报表等,帮助企业掌握采购成本、库存周转率等关键数据,为决策提供支持。 7. **用户界面设计**: 依托VC++的MF...
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