尝试GlassFish V2

本文介绍了GlassFish应用服务器作为世界最快的开源应用服务器之一的特点,并分享了安装与使用过程,包括通过jar文件安装、使用ant进行配置及在Eclipse中集成GlassFish插件的方法。计划进一步在服务器环境中对其性能进行测试。

The GlassFish community has delivered the world's fastest open source application server

SPECjAppServer 2004 results for GlassFish v2 running on Sun Fire T2000


GlassFish号称最快的应用服务器,这点还是非常吸引人的,不知道时不时在所有的机器和操作系统上都是最快的?


 

看了几篇文章,已经可以简单的使用了。安装是通过jar文件进行的,然后通过ant进行安装。

之后,我又在Eclipse中添加了GlassFish服务器的插件,然后就可以在Eclipse中使用和开发了。


接下来主要就是抽个时间在服务器上进行一下服务器的性能测试。

 

参考:

与大家分享——JavaEE5与Glassfish应用服务器

 

GlassFish--开源的Java EE应用服务器

http://www.china-pub.com/computers/common/info.asp?id=36937

 

Glassfish介绍 

 

什么是GlassFish v2真正Cool的地方

http://www.yeeyan.com/articles/view/2930/2053

 



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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