39、远程方法调用与分布式系统通信技术解析

远程方法调用与分布式系统通信技术解析

1. 远程方法调用(RMI)概述

远程方法调用(Remote Method Invocation,RMI)是 Java 平台用于远程过程调用(RPC)的标准。远程过程调用在概念上与程序内的普通过程调用相同,但它可以通过网络在两个独立进程之间进行。在 RMI 中,有客户端程序和服务器程序,它们可以运行在不同的机器上,或者至少在同一台机器的两个独立进程中。客户端程序调用服务器上的方法,并等待服务器返回结果后再继续正常执行,就像普通的本地方法调用一样。

2. 核心 RPC/RMI 原理

在 RPC 中,要调用远程对象的方法,主要有以下三个步骤:
1. 获取远程对象引用 :必须在远程服务器上查找远程对象,以获得其引用。
2. 参数的编组和解组 :当调用远程引用上的方法时,参数必须编组为可以通过网络发送的字节流。在服务器端,这些参数需要从字节流中解组为原始值,然后传递给相应的方法。
3. 通过公共协议传输数据 :必须定义一个协议来传输和传递这些方法调用和返回结果。需要有参数的标准格式,以及告知服务器要调用哪个对象上的哪个方法的标准。

为了使远程调用看起来像本地调用,存在一个具有相同接口的本地实现,称为存根(stub)。存根本质上是实际实现的代理。当在本地实现或存根上调用方法时,它会执行必要的操作,将方法调用发送到另一台服务器上相同接口的远程实现。存根编组参数并使用公共 RMI 协议通过网络发送它们。服务器端的存根解组参数,然后以正常方法调用的方式将它们传递给实际的远程对象。返回值的处理过

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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