80、网格门户开发工具包(GPDK):架构、应用与未来发展

GPDK:网格门户开发利器

网格门户开发工具包(GPDK):架构、应用与未来发展

1. GPDK基础介绍

GPDK在查询方面采用开源的Netscape/Mozilla Directory SDK,它在实践中更易于使用,还支持开发连接池,能维持与多个网格信息服务提供商的连接,避免客户端每次查询时重新连接。不过,随着MDS - 2架构的广泛部署,该模型可能需要重新评估,因为MDS - 2包含GSI增强功能,客户端每次查询时需重新向MDS进行身份验证。GPDK提供了MDSQueryBean和MDSResultsBean用于查询和格式化从MDS获取的结果,目前可查询硬件信息,如CPU类型、处理器数量等,还能获取CPU负载和队列信息,帮助用户更有效地进行作业调度决策。

用户配置文件是门户架构的重要组成部分,它允许门户用户定制特定的资源(硬件和软件)。同时,用户配置文件会保存用户历史记录,方便用户跟踪过去提交的作业和获得的结果。用户首次登录门户时会创建配置文件,若已存在则从文件或数据库中加载。用户注销门户或修改配置文件时会进行序列化。基于GPDK构建的应用门户可以对GPDK用户配置文件bean进行子类化,为特定用户类提供额外的应用特定信息。

2. GPDK作为门户开发环境

GPDK旨在成为一个开发环境,借助核心GPDK服务bean和MVC架构模型,实现特定应用门户的快速开发。核心服务具有通用性,适用于对数据暂存、代码执行和提供可定制、可共同访问的协作环境感兴趣的社区。

GPDK附带一个演示门户,展示服务bean的功能并提供一些常见的门户操作。安装时,它会将核心服务bean库、中央servlet和一系列功能齐全的演示模板网页部署到Java应用服务器。模板网页包括HTML和Jav

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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