过渡到J2EE

看完J2EE的视频,给我的感受是,理论终究是理论。这个理论就是光说不干,让人有点飘,抓不牢。

通篇理论中最多见的就是配置服务,XML的相关配置使得用J2EE开发的项目重用、扩展和灵活性大大增加了。灵活的有点让我接受不了了

其次,在视频中讲到了很多的新名词,在这里出现了WebLogic ServerEJBJNDIJSP等等比较新的概念。其实,这里边的好多技术名词还是能从我们已学知识中找到近似参照物的。只不过,还是感觉自己之前学到的一些理论知识都跟土匪草寇似的,不是太正规。

以下是我对J2EE中一些核心概念的理解,欢迎拍砖。

JDBC(Java Database Connectivity)

JDBC API为访问不同的数据库提供了一种统一的途径,和我们在.NET下使用的ODBC一样,都是有关数据库应用处理的接口。另外,JDBC对数据库的访问也具有平台无关性。

JNDI(Java Name and Directory Interface)

用我已有知识库中的名词解释,就是JNDI就是一种命名目录管理服务,大家写好的方法类等等都要在JNDI里边“注册”一下才可以。调用的时候,也要从里边去LookUp

EJB(Enterprise JavaBean)

官方的说法是“EJB提供了一个框架来开发和实施分布式商务逻辑,由此很显著地简化了具有可伸缩性和高度复杂的企业级应用的开发。EJB规范定义了EJB组件在何时如何与它们的容器进行交互作用。但这里值得注意的是,EJB并不是实现J2EE的唯一途径。正是由于J2EE的开放性,使得有的厂商能够以一种和EJB平行的方式来达到同样的目的。

我给出了一个自己的理解,EJB就是我们平时里嘴上说的、脑子里想的,接口灵活、实现功能的已经封装好的框架。也就是有序管理的一些方法类。

1如何理解蓝颜色部分文字的意义呢?大家怎么看。

RMI(Remote Method Invoke)

从字面理解,RMI是远程调用方法。在视频里所讲的,也是涉及到了相关EJB粒度的粗细问题。当我们使用RMI的时候,那么从网络应用和系统效率等方面考虑就应用粗粒度的EJB

2我不太明白,系统实现调用EJB的时候为何分出LocalRMI两种类型。

JSP(Java Server Pages)

.NET里边的.aspx文件功能结构相近。JSP中是由HTML代码和嵌入其中的Java代码所组成。在页面发送请求到服务器后便对这些Java代码进行处理,然后将生成的HTML页面返回,便完成了一次交互。

Java Servlet

Servlet是一种小型的Java程序,它扩展了Web服务器的功能。作为一种服务器端的应用,当被请求时开始执行,这和CGI Perl脚本很相似。Servlet提供的功能大多与JSP类似,不过实现的方式不同。JSP通常是大多数HTML代码中嵌入少量的Java代码,而servlets全部由Java写成并且生成HTML

XML(Extensible Markup Language)

XML是一种可以用来定义其它标记语言的语言。它被用来在不同的商务过程中共享数据。 在这里边,应用XML语言编写了很多的配置文件,类加载信息、数据库表结构信息、EJB调用信息等,这些就像人体的七经八络,联络着一个整体。

正如官方说的“通过将JavaXML的组合,您可以得到一个完美的具有平台独立性的解决方案。 ”

JTA(Java Transaction Architecture)

定义了一种标准的API,应用系统由此可以访问各种事务监控。

这个事件监控需要我们编码实现,和以往我们接触的.NET中一些已经写好的控件事件是不一样的。

JavaMail

JavaMail是用于存取邮件服务器API,它提供了一套邮件服务器的抽象类。不仅支持SMTP服务器,也支持IMAP服务器。

JMS(Java Message Service)

MS是用于和面向消息的中间件相互通信的应用程序接口(API)。它既支持点对点的域,有支持发布/订阅(publish/subscribe)类型的域,并且提供对下列类型的支持:经认可的消息传递,事务型消息的传递,一致性消息和具有持久性的订阅者支持。

J2EE中还介绍了企业级应用的三层架构,数据库的反射配置、级联配置等等需要写到XML文件中的配置信息。

初步接触了一点J2EE,给我的整体感觉就是繁琐和灵活的共存,还有好多一板一眼的规范要去遵循。

期待下一步的DRP项目训练,理论是用来指导实践的,实践是来印证理论的。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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