22、Erlang的gen_server与Mnesia数据库使用指南

Erlang的gen_server与Mnesia数据库使用指南

1. 开始使用gen_server

在开发中,动态更改代码运行时的状态虽然很灵活,但一旦出现问题,调试起来会非常困难。Erlang的 gen_server 模块是一系列复杂服务器的逻辑总结,自1998年起就已应用于工业产品中,一个产品中可以包含数百个由普通顺序代码编写的服务器,所有的错误处理和非功能行为都被封装在服务器的通用部分。

编写 gen_server 回调模块的简单三步计划如下:
1. 决定回调模块名称 :我们要创建一个简单的支付系统,将模块命名为 my_bank
2. 编写接口函数 :在 my_bank 模块中定义五个接口函数:
- start() :开启银行服务。
- stop() :关闭银行服务。
- new_account(Who) :创建新账户。
- deposit(Who, Amount) :存钱到银行。
- withdraw(Who, Amount) :如果账户有余额,则取出钱。

这些接口函数分别对应 gen_server 中的调用:

start() -> gen_s
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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