19、实体 Bean 的创建与识别

实体 Bean 的创建与识别

1. ejbPostCreate 方法

ejbPostCreate 方法的命名规则是在对应的 create 方法名前加上前缀“ejbPost”,并将“create”中的小写“c”替换为大写“C”。该方法必须声明为 public,且不能声明为 static 或 final,返回类型必须为 void,这与 ejbCreate 方法返回主键类不同。ejbPostCreate 方法可以声明 CreateException 和其他应用异常(如果在 home 接口中声明了的话),但即使对应远程接口,也不能抛出 java.rmi.RemoteException。

需要 ejbPostCreate 方法的原因是,ejbCreate 方法对于完成 bean 初始化的某些操作来说太早了。例如,在 ejbPostCreate 方法中可以获取 EJBObject 的引用,但在 ejbCreate 方法中不行,因为 EJBObject 在 ejbCreate 方法执行期间还不存在。

2. 实体 Bean 创建期间允许的操作

在 bean 构造执行期间,会为 bean 实例分配一个上下文(EntityContext 的实例)。bean 提供者可以在自己编写的方法(如 ejbCreate 和 ejbPostCreate 方法)中使用这个上下文来调用 EJBContext 上的方法。对 EntityContext 的方法调用以及访问其 JNDI 环境的方法调用也被称为操作。

以下是 ejbCreate 和 ejbPostCreate 方法中允许和禁止的操作:
| 操作 | ejbCreate | ejbPostCreate |

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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