EJB尝试无状态本地Bean手札2

作者通过指定InitialContext的属性解决了EJB强制类型转换失败的问题,并分享了修改后的JSP客户端代码。此问题可能源于InitialContext无参数构造器提供的默认属性不匹配。

昨天那个EJB不能强制类型转换的问题,今天一早灵感突发,会不会是因为InitialContext的无参数构造器提供的properties不正确?今天指定了几个properties参数,结果正常通过调试,具体原因还希望高手能够解惑。

调用EJB的客户端JSP代码如下:

<%@page import="java.util.Properties"%>
<%@page import="javax.naming.InitialContext"%>
<%@page contentType="text/html" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
            Properties props = new Properties();
            props.setProperty("java.naming.factory.initial", "org.jnp.interfaces.NamingContextFactory");
            props.setProperty("java.naming.provider.url", "localhost:1099");
            try {
                InitialContext ctx = new InitialContext(props);
                Hashtable properties = ctx.getEnvironment();
                LocalHelloWorld helloworld = (LocalHelloWorld) ctx.lookup("LocalHelloWorldBean/local");
                out.println(helloworld.sayHello("上海人"));
            } catch (Exception e) {
                out.println(e.getMessage());
            }
%>
 
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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