J2EE集群开发部署实战

一个集群系统是一群松散结合的服务器组,形成一个虚拟的服务器,为客户端用户提供统一的服务。对于这个客户端来说,通常在访问集群系统时不会意识到它的服务是由具体的哪一台服务器提供。集群系统一般应具高可用性、可伸缩性、负载均衡、故障恢复和可维护性等特殊性能。越来越多的关键任务和大型应用正运行在J2EE平台上,象银行之类的应用要求很高的可用性(HA),大型系统比如大型网站则要求更好的伸缩性。J2EE集群是最常用的技术,用来提供高可用性和伸缩性的容错服务,单机部署和多机集群化部署差别很大,网上的资料大多语焉不详,即使文档图文并茂,也是到了关键处就部署成功,其实后面还要做些工作才行,且多以单机部署多个server来模拟集群化部署,其实和真正多机部署还是有比较大的差别。本文仅以weblogic应用服务器为例说明集群化部署。<img src ="aggbug/1362201.aspx" width = "1" height = "1" />
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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