SCA初学习(2)--服务实现的4个作用域

本文介绍了SCA服务实现的四种作用域:STATELESS、REQUEST、CONVERSATION和COMPOSITE,并详细解释了每种作用域的特点及应用场景。STATELESS适用于每次方法调用都创建新服务实例的情况;REQUEST则在有空闲实例时返回,否则创建新实例;CONVERSATION确保从会话开始到结束使用同一服务实例;COMPOSITE在同一构件内使用相同服务实例。
SCA服务实现的四个作用域
1.STATELESS 每个服务应用的每次方法调用都创建新的服务实例
2.REQUEST 如果有空闲实例,则返回空闲实例,否则创建新实例返回--对应ejb的无状态会话bean
3.CONVERSATION 服务引用从一个会话开始到这个会话结束使用同一个服务实例(多个服务引用可能公用一个会话,一个服务引用也可能使用多个会话)--对应ejb的有状态会话bean
4.COMPOSITE 在一个构件里,服务的引用使用同一个服务实例
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务
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