PHPRPC 对 Hibernate 的 lazyLoad 支持

本文介绍如何利用PHPRPC的__sleep方法解决Hibernate懒加载问题,确保远程调用时对象状态一致性。
[quote="flyaswish"]PHPRPC 对Hibernate的lazyLoad支持如何? Hessian貌似对这个支持的不好。[/quote]

对于 lazyload 有两种方法,一种是跟你使用 Hessian 时一样,关掉这个特性,哈哈,这等于没说 :wink:

那么我们来说另一种,PHPRPC 对于对象的序列化提供多种可定制性,其中有一种就是它提供了 __sleep 和 __wakeup 这两个魔术方法。通过这两个方法(其实只需要 __sleep 这一个)就可以很好的解决 lazyLoad 问题。那么如何来具体操作呢?

在定义对象类型时,为它增加一个 __sleep 方法,这个方法可以是任意访问级别(private、protected、public 皆可),但是通常,你把它作为 private 或者 protected 的就可以,因为这个方法不会被用来直接调用。

那这个方法做什么呢?这个方法的主要用途就是提供一种在序列化之前可以让你执行一个序列化初始操作的能力,然后返回你要序列化的字段的字段名数组。因此,你应该明白该如何做了吧?对,那就是在这个方法里,将你要传递的字段进行进行载入操作,之后就是返回你要序列化的字段的字段名数组咯。有一点要注意,你返回的这个要序列化的字段的字段名数组应该是固定的,不要有类似于第一次调用返回三个字段,第二次调用返回四个,第三次返回两个这样的情况出现,因为这个结果是会被缓存的。但是这个方法却会在每次通过 PHPRPC 传递这个对象时被执行。

现在好了,你在本地使用这个对象时,你可以仍然享受 lazyload 给你带来的好处,在远程调用时他也不会成为你的麻烦了。
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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