EJB学习笔记

本文介绍了EJB开发和部署的基本步骤,包括编写类和接口、部署描述符,打包和部署。还阐述了EJB - QL的用途,介绍了EJB的三种类型:会话、实体和消息驱动Bean。最后说明了客户端调用EJB对象的基本步骤。
<EJB>
 
●  开发和部署EJB的一个基本步骤: 
    1.    为你的EJB编写类和接口。
    2.    为你的EJB编写部署描述符。
    3.    将EJB和相关联的文件打包进一个jar文件。
    4.    部署EJB。 
 
●  EJB-QL
    EJB-QL是用于表达CMP实体Bean查询操作的标准语言。BMP实体Bean中不需要用到EJB-QL,因为BMP开发者自己开发DAO代码,并集成到实体Bean的Bean类中。

●  EJB的三种类型:
    EJB包括Session(会话) Bean、Entity(实体) Bean、Message Driven(消息驱动) Bean,基于JNDI、RMI、JAT等技术实现。
    1.Session Bean可分为 Stateful(有状态)和Stateless(无状态)两种
        正如Spring对Bean管理的原则——对有状态的bean一般采用原型模式,对无状态的bean一般采用单例模式。
    2.Entity Bean可分为 BMP(Bean管理持久性)和CMP(容器管理持久性)
    3.Message Driven Bean 实现JMS(Java Message Service)和EJB之间的整合,用来在服务器内执行异步操作。
●  客服端调用EJB对象的几个基本步骤
    答:设置JNDI服务工厂以及JNDI服务地址系统属性,查找Home接口,从Home接口调用Create方法创建Remote接口,通过Remote接口调用其业务方法。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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