6、远程过程调用(RPC)详解

远程过程调用(RPC)详解

1. 远程过程调用概述

远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)是一种在许多应用程序中广泛使用的机制。在这个机制中,涉及两个进程:发起调用的进程(调用者或客户端)和为该调用提供服务的进程(服务器)。这些进程通常位于不同的对象中,甚至可能处于不同的虚拟或物理机器上。从客户端的角度来看,远程过程调用是同步的,因为调用进程会等待调用返回结果。

在 JR 中,远程过程调用(或远程方法调用)通过操作的另一种应用来实现。发起远程过程调用时,调用进程会调用一个操作,而这个操作由一个方法来提供服务。调用远程方法会创建一个新的进程来处理该调用。远程过程调用在语法和语义上都类似于顺序过程调用,调用者通常不会察觉到服务调用的方法可能位于不同的虚拟或物理机器上。不过,远程过程调用通常比本地顺序过程调用耗时更长。

1.1 远程过程调用的机制

远程过程调用的机制包括操作 - 方法(即操作声明和方法)以及调用调用。调用方法的语义是创建一个新的进程来执行该方法的代码。发起调用后,调用进程会暂停,直到被调用进程返回结果。这种语义通常可以通过传统的过程调用实现,但在概念上,每次调用都会创建一个新的进程。

下面是一个简单的银行示例,用于说明远程过程调用:

// 银行账户类
class BankAccount {
    // 存款操作
    operation deposit(amount: int) {
        // 存款逻辑
    }
    // 取款操作
    operation withdraw(amount: int) {
        // 取款逻辑
   
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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