22、JBoss AS 上 Web 应用程序的调优策略

JBoss AS Web应用性能调优指南

JBoss AS 上 Web 应用程序的调优策略

1. 资源管理与 Web 服务基础

在构建 Web 应用时,资源管理至关重要。若你需要一个符合 JSP 规范的库来管理 JavaScript 和 CSS 资源,pack:tab 库(http://www.ohloh.net/p/packtag)是个不错的选择。它是一个 JSP-Taglib,能对资源(如 JavaScript 和 CSS)进行压缩、合并,并将其缓存到内存或生成的文件中,对用户和开发者透明,且压缩算法可插拔。

Web 服务作为 Web 应用的另一大类,是典型的 B2B 技术。它引入了通用的网络通信传输协议,改变了 B2B 服务的格局。Web 服务通过 XML 进行不同系统间的数据交换,数据绑定则是实现 XML 与 Java 表示之间转换的过程。当前设计 Web 服务的标准是 JAX - WS,它借助 Java Architecture for XML Binding(JAXB)来处理所有数据绑定任务。JAXB 能绑定 Java 方法签名、WSDL 消息和操作,可自定义映射并自动处理运行时转换,让开发者无需深入了解 XML 就能在 Java 应用中融入 XML 数据和处理功能。

以下是 JAXB 数据绑定的核心过程:

graph LR
    A[XML] -->|Unmarshalling| B[Java Objects]
    B -->|Marshalling| A

其中,将 XML 转换为 Java 对象以及反之的核心过程分别称为解组(unmarshalling)和编组(mar

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与策略
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值