10、Java开发中的异常映射、外部系统访问与异步通信

Java开发中的异常映射、外部系统访问与异步通信

1. 异常映射

在开发过程中,JAX - RS 提供了将异常映射到自定义响应的功能,这有助于实现透明的自定义错误处理,且不会影响生产代码的工作流程。

处理 EJB 时,一个常见问题是,任何抛出的异常在非 EJB 上下文(如请求作用域的 JAX - RS 资源)访问时,都会被包装在 EJBException 中,这使得异常处理变得繁琐,因为需要解开 EJBException 来检查原因。

可以通过使用 @ApplicationException 注解自定义异常类型来避免这种包装:

import javax.ejb.ApplicationException;
@ApplicationException
public class GreetingException extends RuntimeException {
    public GreetingException(String message) {
        super(message);
    }
}

调用抛出 GreetingException 的 EJB 时,不会产生包装的 EJBException ,而是直接抛出该异常类型。应用程序随后可以为实际的 GreetingException 类型定义 JAX - RS 异常映射器。

如果指定

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法控制系统设计的理解。
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