如何在 Web 服务中使用 Service Data Objects 2.1 的动态数据 API

本文介绍Service Data Objects (SDO) 2.1规范及其在IBM WebSphere Application Server Version 6.1 Feature Pack for SOA中的应用。通过使用SDO的动态数据API,可以实现跨不同数据源的统一数据访问。本文详细解释了如何构建使用动态对象的Web服务应用程序,并提供了一个可部署的应用程序实例。

 Service Data Objects (SDO) 2.0 体系结构和 API 能跨不同数据源提供对数据的统一访问,打包在 IBM WebSphere® Application Server Version 6.1 Feature Pack for SOA 的 Alpha 版中。本文将说明构建使用动态对象的 Web 服务应用程序所需的步骤,可以下载一个可部署应用程序,以帮助说明如何在 Web 环境中使用动态对象。
引言

Service Data Objects (SDO) 2.1 是一种数据编程体系结构和 API,可提供对异类数据源的统一数据访问。Apache Tuscany 开源项目(请参见参考资料)正在开发 2.1 规范的实现,该实现也打包在 IBM WebSphere Application Server Version 6.1 Feature Pack for SOA 的 Beta1 版中(请参见参考资料)。此规范对 WebSphere Application Server 6.1 的功能进行了扩展。IBM 提供了可供免费下载的 WebSphere Application Server 6.1 试用版。

服务数据对象通常用于将数据从一个应用程序传输到另一个应用程序。此用法模型可以方便地集成在 Web 服务环境中;在此环境中,客户机通常调用其他方提供的服务,需要将数据从 Web 服务提供者传输到使用者。SDO 2.1 规范描述了使用静态或动态数据 API 创建 SDO 的两种方法。在两种情况下,表示 SDO 的对象都必须实现 commonj.sdo.DataObject 接口,通过该接口可与规范定义的其他 SDO API 进行交互。

本文将描述 SDO 的静态与动态数据 API 间的差异,列出构建使用动态数据 API 的 Web 服务应用程序所需的步骤,并提供了可安装在 IBM WebSphere Application Server Version 6.1 Feature Pack for SOA 的 Beta1 版本上的可部署应用程序,用以说明如何在 Web 服务环境中使用 SDO 的动态数据 API。

图 1 说明了静态和动态数据 API 的生成位置以及如何使用其实例化服务数据对象,以供稍后用于操作底层的业务数据。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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