buffalo 调方法时 参数的类型

京东百万级调度系统(Buffalo)架构解密 在大数据处理中,工作流任务调度扮演着承上启下至关重要的角色,不仅需要具备灵活的编排能力和多样化的调度策略,还要保证系统的稳定和高效。本文将结合京东大数据业务的实际应用,深入探讨京东自主研发的分布式工作流调度系统的关键特性和技术架构。 阅读详情

一 :客户端 js 的数组  来 映射 服务器端的 Map 对象 :

首先我们服务器端 有一个java方法 :

     /**
     * 输入一个map ,原封不动的输出来
     * 
@param  arg
     * 
@return  Map
     
*/

    
public  Map object(Map arg)  {
              
return  arg;
    }


在客户端我们有 这样的 js 代码 :

< script language = " javascript " >
var buffalo 
=   new  Buffalo(endPoint)

function sendObject() 
{
    var a 
=   {} ;
    a[Buffalo.BOCLASS] 
=   " java.util.Map " ;
    a[
" a " ]  =   " A " ;
    a[
" b " ]  =   true ;
    a[
" c " ]  =   123.4 ;
    var u 
=   {} ;
    u[Buffalo.BOCLASS] 
=   " net.buffalo.demo.simple.User " ;
    u.id 
=   234 ;
    u.name 
=   " <xml here>& " ;
    u.age 
=   17 ;
    u.sex 
=   false ;
    u.memo 
=   " very beautiful " ;
    a[
" u " ]  =  u;
    buffalo.remoteCall(
" simpleService.object " ,[a], function(reply)  {
        alert(
" return user memo: "   +  reply.getResult()[ " u " ].memo);
    }
);
}

</ script >

注意 这 2  句 :

a[Buffalo.BOCLASS] = "java.util.Map";

u[Buffalo.BOCLASS] = "net.buffalo.demo.simple.User";


二 :将表单序列化为一个dto对象

首先我们在服务器端有一个dto对象 :

public class User {
    
private int id;
    
private String name;
    
private int age;
    
private boolean sex;
    
private String memo;
    
    
public User() {
    }




}

接下来我们在客户端有下列代码 :

<script language="javascript">
var buffalo 
= new Buffalo(endPoint);

function doAnotherSubmit() 
{
    var userObj 
= Buffalo.Form.formToBean("form1", "net.buffalo.demo.form.User");
    buffalo.remoteCall(
"userService.createUser", [userObj], function(reply){
        $(
"form_infomsg").innerHTML="Form has been submited, username is: " + reply.getResult().username;
    }
)
}

</script>

注意这2句 :

var userObj = Buffalo.Form.formToBean("form1", "net.buffalo.demo.form.User");

form1表单中 有 User类 中属性  同名 的 表单项 , 这样 userObj 就可以作为在客户端 映射 User  的参数了。

另外 :

$("form_infomsg")

可以指页面中 :

<div id="form_infomsg" style="color:blue"></div>


表示的位置。


三 :数据绑定

  首先 我们在服务器端有 这样一个变量 :

    public static List employees() {
        
if (employees.size() > 0) return employees;
        employees.add(
new EmployeeBean("1", "Greg", "Murray"));
        employees.add(
new EmployeeBean("2", "Greg", "Murphy"));
        employees.add(
new EmployeeBean("3", "George", "Murphy"));
        employees.add(
new EmployeeBean("4", "George", "Murray"));
        employees.add(
new EmployeeBean("5", "Peter", "Jones"));
        employees.add(
new EmployeeBean("6", "Amber", "Jones"));
        employees.add(
new EmployeeBean("7", "Amy", "Jones"));
        employees.add(
new EmployeeBean("8", "Bee", "Jones"));
        employees.add(
new EmployeeBean("9", "Beth", "Johnson"));
        employees.add(
new EmployeeBean("10", "Cindy", "Johnson"));
        employees.add(
new EmployeeBean("11", "Cindy", "Murphy"));
        employees.add(
new EmployeeBean("12", "Duke", "Hazerd"));
        
return employees;
    }

在客户端我们有 这样的代码 :

var buffalo = new Buffalo(endPoint);
function doCompletion() 
{
    buffalo.bindReply(
"ajaxService.filterEmployees",[target.value], "names");
}

同时我们在页面中有 :

<TABLE id="names" border="1" jheight="0">

结果 :



还有一种形式是 :

    buffalo.remoteCall("simpleService.allLocales", [], function(reply) {
        
/**Buffalo.bind("area", reply.getSource());*/
        Buffalo.bind(tableId, reply.getResult());
    }
)

注意这句

Buffalo.bind(tableId, reply.getResult());
 
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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