21、实体 Bean 业务操作与生命周期管理

实体 Bean 业务操作与生命周期管理

1. 编写本地业务方法

本地业务方法是在实体 Bean 的本地接口中声明的业务方法,这些方法触发的操作并不针对特定实体。在 Bean 类中,需要实现本地接口中暴露的本地业务方法,类中的方法名称虽与本地接口中的不完全相同,但要相匹配。编写这些方法时需遵循以下规则:
- 与本地接口中的业务 <method> 对应的 Bean 类中的本地业务方法名称必须为 ejbHome<method> ,其中 <method> 的首字母大写。例如,与本地接口中的 listCustomers() 方法对应的 Bean 类中的方法为 ejbHomeListCustomers()
- 方法必须声明为 public
- 方法不能声明为 static
- 如果方法在远程本地接口中暴露,参数和返回类型必须符合 RMI - IIOP 规范。
- 方法声明中的 throws 子句可以包含在本地接口中声明的特定于应用程序的异常,但不能包含 RemoteException

编写本地业务方法时要记住两个关键点:此 Bean 还没有 EJBObject ,也没有主键。因此,不要在这些方法中编写假设存在主键或 EJBObject 的代码。不过,Bean 有一个上下文(

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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