ejb基础2011-5-15

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1.EJB Enterprise Java Bean 企业bean,为了简化企业级的开发

2.EJB主要分为SeesionBean和MessageDrivenBean

3.(1)远程客户端:和EJB运行在不同的JVM上。
(2)本地客户端:和EJB在同一个JVM上
远程访问是需要消耗的,所以我们一定要减少方法的调用,要进行粗粒度的数据访问。

4.EJB的编写方法
(1)编写EJB的接口
(2)实现EJB的接口类
(3)定义EJB类型和EJB的访问类型
(4)部署到JBOSS

5.Client的编写方法
(1)建立一般的javaProject
(2)把客户端依赖的类加载到工程里面
(3)在src下添加jndi.properties,这样应用程序可以通过jndi来访问EJB
(4)访问EJB 一般的路径为 类名/remote

6.EJB的类型
(1)Stateful 有状态的:每个客户端得到的EJB都是不一样的,只和客户有关,每次NEW
(2)Stateless无状态的:每个客户端得到的EJB都是一样的,相当于单例

7.EJB的访问方式
(1)remote:远程客户端访问方式 远程客户端和本地都可以访问(传值)
(2)local:本地客户端访问方式 只能本地客户端可以访问(传址)

8.EJB实现多个接口
定义方式1:
如:
@Stateless(name="Ejb04")
@Remote(value={Ejb04Interface01.class,Ejb04Interface02.class,Ejb04Interface03.class})
@Local(Ejb04Interface04.class)
public class Ejb04Bean implements Ejb04Interface01, Ejb04Interface02,
Ejb04Interface03, Ejb04Interface04 {
------------------------------------------------------------
定义方式二:
将@Remote或@Local注解直接定义到接口上
-------------------------------------------------------------
通过在@Stateful或@Stateless注解中定义name属性,可以改变EJB的JNDI名称(请参考Ejb04Bean.java)


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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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