OSGI

最新推荐文章于 2025-11-07 10:15:52 发布
转载 最新推荐文章于 2025-11-07 10:15:52 发布 · 470 阅读 · 0

OSGi(OpenServiceGatewayInitiative)作为一种面向Java的动态模型系统，为Java提供了服务支持，使其成为软件集成和开发的理想环境。通过标准化原语，OSGi允许使用精炼、可重用和可协作的组件构建应用程序。

OSGI（面向Java的动态模型系统）编辑

本词条缺少 信息栏、 名片图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来 编辑吧！
OSGi(Open Service Gateway Initiative)技术是面向 Java的动态模型系统。OSGi服务平台向 Java提供服务，这些服务使Java成为软件集成和软件开发的首选环境。 Java提供在多个平台支持产品的可移植性。OSGi技术提供允许应用程序使用精炼、可重用和可协作的组件构建的标准化原语。这些组件能够组装进一个应用和部署中。
IDEA中osgi的开发应用指南详解
08-26
IDEA中OSGI的开发应用指南详解 OSGI是Open Service Gateway Initiative的缩写，直译就是开放服务网关，最新的OSGI定义是The Dynamic Module System for Java，即面向java的动态模块化系统。OSGI可以完美解决模块...
OSGI 环境搭建
sunny05296的博客
12-05 1222
OSGI 环境搭建
OSGi深入讲解（一）
onlymscn的博客
11-07 589
OSGi是一种Java动态模块化系统标准，通过Bundle（模块）实现应用的拆分与隔离。其核心包括类加载隔离、服务通信机制和独立生命周期管理。OSGi支持热部署和动态扩展，适合企业应用、IDE和物联网平台开发。架构包含Bundle、服务、生命周期等多层，采用特殊的类加载机制实现包隔离。开发中需注意接口与实现分离、精确声明依赖等问题。主流实现有Equinox和Felix，可与Spring等框架集成。OSGi解决了传统Java模块化的局限，支持动态服务发现和版本管理，是构建可扩展系统的理想选择。
osgi
放羊的大飞
03-14 254
一、osgi详解 二、如何实现的
OSGi深入讲解（二）
onlymscn的博客
11-07 711
摘要：本文深入探讨OSGi框架中的Declarative Services（DS）和Blueprint两种服务开发方式，分析其核心功能与使用场景。DS通过注解简化服务注册和管理，Blueprint采用类似Spring的XML配置风格。文章详细介绍了OSGi开发流程、性能优化、调试技巧，并结合Eclipse插件、物联网网关等实际案例，阐述OSGi在动态扩展、热部署等方面的优势。最后总结了最佳实践，包括接口分离、声明式服务、动态资源管理等，为构建可扩展的企业级应用提供指导。
OSGi认识
jinsefm的博客
03-29 404
OSGi认识 内容源自Hello,osgi osgi, java语言的动态模块系统,它为模块化应用开发定义了一套基础架构。基于osgi的开源容器框架有:Knoflerfish、Equinox和Apache Felix.通过这些容器，可以把应用程序分成多个模块单元，如此更容易管理各个模块单元之间的交叉依赖关系。 OSGi优点 在不重启容器的情况下，可以对应用程序中的不同模块进行安装、卸载、启...
OSGi框架
热门推荐
Thankdj
05-04 1万+
3.Hello World两个工程        Zzhello：public interface Hello { public void syaHello(); }public class HelloImpl implements Hello{ final String helloString; public HelloImpl(String helloString) { this...
OSGi
shawndong的专栏
04-16 1362
OSGi
OSGI架构设计
blackspoon123的专栏
11-11 2231
OSGI在国内不常用，而且相关资料比较少，很早之前在2015年的时候，公司有机会拿此框架做过一个项目，还算成功，所以在此分享一下OSGI的相关内容。 一、什么是OSGI？ Open Service Gateway Initiative，官方说的很明白，上网一搜介绍也有一堆，在此就不详细搬述了，也没啥意义。但是根据项目中对osgi的实战，想说说我个人的理解，我个人总结的是osgi是一个非常好的模...
OSGI实战
jsq916的博客
07-10 937
osgi实战
osgi-resource-locator-1.0.1-API文档-中文版.zip
05-01
赠送jar包：osgi-resource-locator-1.0.1.jar； 赠送原API文档：osgi-resource-locator-1.0.1-javadoc.jar； 赠送源代码：osgi-resource-locator-1.0.1-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：osgi-resource-locator...
osgi-resource-locator-1.0.1-API文档-中英对照版.zip
04-19
赠送jar包：osgi-resource-locator-1.0.1.jar； 赠送原API文档：osgi-resource-locator-1.0.1-javadoc.jar； 赠送源代码：osgi-resource-locator-1.0.1-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：osgi-resource-locator...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值