j2ee

J2EE(Java 2 Enterprise Edition)是SUN公司提出的一套用于实现分布式计算的API、服务和协议的集合。其目标是为开发人员提供支撑工具,以便降低开发复杂性,缩短开发周期,提高系统性能。J2EE适合开发大规模的业务系统。这种级别的系统分布和运行在多台计算机上,互相之间的交互异常频繁。J2EE平台提供了实现此能力的接口和标准服务.

 

J2EE组件是组成J2EE应用程序的功能模块,一般由功能代码类及相关文件组成,并和其它组件通信,完成对应层次的功能。J2EE组件分为三种:客户端应用组件:包括Java应用程序、Applet等,运行在客户端。Web组件:包括JSP、Servlet、JSF组件等,它们运行在服务器上。EJB组件:用于完成业务逻辑的Java类,运行在服务器上。

 

客户端是指与用户交互的表示层部分。在J2EE环境中,可以使用基于文字或图形界面的胖客户端,也可以使用基于浏览器的瘦客户端。在一般情况下,服务器端就是J2EE应用服务器。它负责部署Web组件和EJB组件,为这些组件提供基础服务,同时允许客户端访问这些组件。

 

通常,多层的瘦客户型应用涉及到网络通信、事务管理、多线程、状态管理等多种低层实现细节。而基于J2EE平台的应用利用可重用的组件和组件相关的低层服务,更加方便地开发、部署和运行。容器是组件和低层平台服务之间的接口,并为组件提供运行环境。组件必须组装成J2EE模块,并部署到对应的容器内才能运行

 

J2EE容器分为以下4种:客户端应用容器:用于运行Application程序Applet容器:用于运行Applet程序Web容器:用于运行JSP和Servlet组件EJB容器:用于运行EJB组件

 

Eclipse是主流的开源Java和C/C++程序开发工具。如果要开发J2EE/J2EE5程序,需要安装对应的应用服务器(Tomcat、JBoss等),同时还需要在Eclipse中添加Lomboz等插件,或者单独安装MyEclipse软件。MyEclipse是一个商业软件,主要用于开发企业版Java程序。

 

NetBeansNetBeans是Sun公司的免费开发工具,利用它可以开发包括Java Application、Java Applet、Java Enterprise Applicaiotn在内的各种应用软件。相对于Eclipse产品,该软件开发功能比较集中,入门容易,从而变成与Eclipse相媲美的流行开发工具。

【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。
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!
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