PHPRPC 和 Buffalo 有那些差别

PHPRPC与Buffalo对比
本文比较了PHPRPC与Buffalo的功能特性。PHPRPC不仅支持多种语言间的远程过程调用,还具备跨域、加密传输等功能,并且完美支持Session。与之相比,Buffalo的功能较为单一。
[quote="zhou7707"] 问一下,对Comet的支持怎么样?
和陈金洲的Buffalo有那些差别?[/quote]

1、PHPRPC 与 Buffalo 定位不同,Buffalo 仅定位于一个 Javascript 到 Java 的远程过程调用。而 PHPRPC 不但支持 JavaScript 到任何后端语言的远程过程调用,还支持任意语言到任意语言的远程过程调用。也就是说,PHPRPC 既包含了 Buffalo、DWR 这些工具的能力,也包括了 Hessian、Web Service、ICE 这样的能力。所以一个后端可以服务于任何前端,一个前端也可以毫无差别的调用任意后端。它甚至给 JavaScript 这样的仅在浏览器中运行的语言都提供了完整的功能支持。

2、PHPRPC 在使用上比 Buffalo 更容易。PHPRPC 的 JavaScript 客户端在调用时,可以直接使用远程过程(方法/函数)名加参数直接调用,这种方式更直观也更方便,另外也提供跟 Buffalo 中 remoteCall 等价的 invoke 方法。

3、PHPRPC 即使在 JavaScript 中也比 Buffalo 所提供的功能强。例如,PHPRPC 支持无差别轻松跨域,Buffalo 不支持。PHPRPC 支持加密传输,Buffalo 不支持。PHPRPC 支持服务器端输出内容重定向,Buffalo 不支持。PHPRPC 支持引用参数传递,Buffalo 不支持。

4、PHPRPC 不仅仅是为 JavaScript 提供的,因此它的 JavaScript 客户端只负责一件事就是传输,所以表单管理这样的事情它不做,也因此可以跟任何目前流行的 Ajax 框架完美的联合使用,例如 JQuery、Extjs、YUI、Prototype、Mooltools 等。

5、PHPRPC 完美支持 Session,不向 Buffalo 那样会有 Session 丢失问题(关于 Buffalo 的 Session 丢失问题可以参见 Buffalo 的文档)。原因是它们的实现方式不同。

6、Buffalo 采用 XML 数据表示格式,跟 PHPRPC 的半文本数据格式相比效率上要低很多。关于 XML 和 PHPRPC 序列化和反序列化的效率对比在[url=http://www.iteye.com/topic/333720]这个帖子[/url]中有很明显的对比,效率是几十到几百倍的差距。

7、Buffalo 从 2007 年到现在没有更新过,PHPRPC 到目前为止仍然是一个活跃的不断发展壮大的项目。

最后,PHPRPC 不仅仅用于 JavaScript 到 Java 的通讯,因此 Comet 这种方式不直接提供支持,但是使用 PHPRPC 你仍然可以做到这种效果。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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