ArcGIS Server Java ADF 案例教程 37

本文介绍了ADF中IServerContext接口的作用及使用方法。重点解释了如何通过此接口在服务器环境中创建AO对象,并给出了具体示例。
二 IServerContext详解

在ADF中使用Local方式去连接服务产生的资源是AGSLocalMapResource[1] ,它有一个方法是getServerContext,返回的是一个实现了IServerContext[2] 接口的对象。这个接口在ADF调用AO的过程中很重要,下面我们来详细谈一下这个接口。

当我们的ADF应用使用Local的方式去连接服务,那么在发生请求并连接到ArcGIS Server的时候,在服务器上就会产生一个服务器环境对象(server context),这个对象可以被理解为这个Local连接的服务器环境,ADF会在这个连接中处理所有的请求,因此处理请求时产生和使用的所有AO对象都被存放在这个服务器环境中。IServerContext就是访问这个服务器环境的接口。

IServerContext最重要的方法就是createObject,它的作用就是通过CLSID来在服务器环境中新建一个AO对象。或许你有这样的疑问,为什么不能直接new一个对象呢?如果你new了一个对象,这个对象是在ADF应用中的;而AO对象实际是在ArcGIS Server的服务器环境中,在ADF中使用的只是这个对象的代理,因此不能new出这样的对象,而应该通过IServerContext来创建、获得AO对象。

下面的代码在ADF中新建了一个Point类型的AO对象:

Object point = serverContext.createObject(com.esri.arcgis.geometry.Point.getClsid ());

另外,在ADF中还有一个AGSLocalUtil工具类可以将AGSLocalMapResource中获得的SOAP对象转化为AO对象,在下一小节中我们会看到这个工具类的用法。


[1] com.esri.adf.web.ags.data.AGSLocalMapResource

[2] com.esri.arcgis.server.IServerContext

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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