Wcf 开发日记 2

问题2, 如何remote accessing?

考虑到wpf中已经将大部分对数据库逻辑的实现封装在一个assembly中,所以最简单的方法就是将这个assembly搬到Wcf端。

但是remote accessing in-process accessing 并不相同。在in-process我们可以在一个类中暴露任意多的函数和接口让类的实现极其细粒度fine-grained.

Remote accessing 则不同,暴露越多的接口就意味着完成同一件事需要越多的函数调用。Remote accessing 中的函数调用的开销可不是函数push stack/pop stack那么简单。Client 和服务器要建立通讯,对函数的调用要封送成SOAP message,对message还要加密,网络的传输也需要时间和开销,同时在Server端要对client端坐的事情进行一个逆操做如此多的事情要做! *所以在Wcf端的接口需要优化*

如何优化?Facade 模式是最好的优化pattern,将逻辑相近的functions在服务器端合并成一个function,从而减少多次函数的调用。合并后另一个问题是,被合并的这些子函数sub-routine每个都有自己的返回DataTable,并且这些数据集每个都是client端需要进行计算的,那么如何把这个数据集合并呢?

.Net中解决办法很简单,使用DataSet将每个函数操作的返回的DataTable封装。之后DataSet作为最后的结果返回。在Client端根据相应的DataTable的名字从DataSet中取出DataTable.

下一个问题是可以继续优化么?

当然可以,DataSet本身有很多meta-data用于对数据集进行描述这个都是方便.Net framework的,但是在SOA的过程中这些是完全不需要的。所以优化的下一步是自己写一个DataSet/DataTable从而节省对meta-data传递的开销。从object => relation 的文章很多,只是需要权衡化这么多时间来做这件事是否值得。

如果是一个不大的项目,比如说几个人参与(和我现在的项目差不多)那么重新写DataSet/DataTable所花费的effort会远远大于meta-data传递的开销。但是如果是几十个或者上百人参与的项目,而且DataSet/DataTable的传输需要跨InterNet那么重新DataSet/DataTable绝对是一个精明的Architect需要考虑的事情。

 
内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读议:此笔记以实用配置为主,议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发优化。; 阅读议:议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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