深入探究EJB应用技术的体系结构2

本文介绍了EJB容器提供者及其在分布式系统中扮演的角色,包括事务处理、安全管理等方面的功能。详细阐述了不同角色如应用角色、配置角色及系统管理员在EJB体系中的职责与作用。
导读:
  EJB Container Providor 容器提供者是分布式系统,事务处理,安全方面的专家容器提供者提供了一个EJB的配置工具,和这些配置实例的运行时支持。
  一个容器对一个或多个EJB来说,是一个运行时系统。它将Enterprise Beans和EJB服务,包括事务服务,安全服务,分布式网络管理等胶合在一起。容器是既是一个定制的代码和对特定的 Enterprise beans产生详细代码的工具。容器也提供了一个配置Enterprise beans的工具和管理监视应用程序的方法。
  Application roles:(应用角色)
  Enterprise beans Provider:Beans提供者在应用领域方面是专家。例如:Beans提供者可能是金融或电信方面的专家。Beans提供者提供了业务tasks,Enterprise beans的业务方法,定义了beans的romote和home接口,还定义了beans的配置描述器。因为容器管理着系统级的任务,所以,Beans提供者便不需要关心分布处理,事务处理,安全性能等从应用方面看来没什么关系的方面。
  Application Assembler程序组装器:
  这是一个将定制的Enterprise beans和其它的组件,例如,GUI client,applet,Servelet等组装成一个完整的应用程序的行家。在Enterprise的配置器下,组装器在组装成一个应用程序的时候,只关心beans的接口,包括romote接口和home接口。而不关心这些接口是怎么实现的。组装的结果就是一个一个的应用程序,或者由多个Enterprise beans组合成的一个比较复杂的Enterprise beans.
  Deployment and Operate roles配置和操作角色
  配置器为特定的Enterprise beans配置特殊的操作环境。配置器为了适应应用程序,将多个Enerprise beans 组合起来,通过修改Enterprise beans 的属性来达到配置相应的操作环境。例如,配置器通过设置配置描述符的相应的属性来设置事务和安全方针。配置器的另一个任务是将应用程序与现有的Enterprise管理软件结合起来。
  System Administrator系统管理者
  是与配置应用有关的。管理者配置个管理Enterprise计算和网络服务的低层,包括EJB服务和容器。管理员监视着应用服务器的运行状况,当应用服务器不正常运行是就采取相应的措施。典型的说,管理员使用Enterprise管理工具来与应用程序打交道,通过由容器提供的hooks来配置。
  传统的应用程序开发者现在是Enterprise beans的提供者。也可能是应用程序的装配者。这样能使他们将主要精力放在应用问题或者应用逻辑上面。当安装Enterprise beans时,配置器定义了一系列的配置方针。机制的复杂性和执行配置的方针就交给了专门的代理。虽然分布式的应用程序还是比较复杂,可是,应用程序设计者的工作却变的简单了,因为所有复杂的工作都交给了EJB服务器和容器提供者了。
  通过大量的设计之前的定义和命名约定,EJB达到了前面提到的目的。这样的编程体系结构限制了一定的自由,但是,允许EJB服务器和容器提供者假定 贸绦虻纳杓疲
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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