学习ejb并配置一个简单的helloEjb是遇到问题后总结的经验。

博主初次接触jboss和ejb,分享了一天的使用经验。介绍了jboss3.2.6的发布方法,给出了META - INF目录下jboss.xml、web.xml、jboss - web.xml的配置示例,还说明了servlet调用ejb的两种方法,最后提到新项目及外包学习情况。

用了一天的时间初次接触jboss,ejb
以下是我今天的一些经验,望和初学者一同进步

用的是jboss3.2.6。

jboss的发布方法是在deploy目录下。
如果要起all server的时候加参数 -c all

注意点:
META-INF目录下的jboss.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <jboss>
    <enterprise-beans>
     <session>
      <ejb-name>Hello</ejb-name>
      <jndi-name>ejb/HelloEJB</jndi-name>
     </session>
    </enterprise-beans>
   </jboss>

web.xml中

<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>

<!DOCTYPE web-app
  PUBLIC "-//Sun Microsystems, Inc.//DTD Web Application 2.2//EN"
  "http://java.sun.com/j2ee/dtds/web-app_2_2.dtd">

<web-app>
<servlet>
    <servlet-name>action</servlet-name>
    <servlet-class>HelloServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>2</load-on-startup>
</servlet> 
<ejb-ref>
<description></description>
<ejb-ref-name>ejb/HelloEJB</ejb-ref-name>
<ejb-ref-type>Session</ejb-ref-type>
<home>HelloHome</home>
<remote>Hello</remote>
<ejb-link>Hello</ejb-link>
</ejb-ref>

<servlet-mapping>
<servlet-name>action</servlet-name>
<url-pattern>/Hello</url-pattern>
</servlet-mapping>

目的是将 localhost:8080/Hello 指向HelloServlet
没有这句直接用localhost:8080/HelloServlet并没有成功!
</web-app>

jboss-web.xml中
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>

<jboss-web>
<ejb-ref>
<ejb-ref-name>ejb/HelloEJB</ejb-ref-name>
<jndi-name>ejb/HelloEJB</jndi-name>

</ejb-ref>
</jboss-web>

servlet中有两种方法去调用ejb
   // 通过ref-name
   Object objRef = ctx.lookup("java:comp/env/ejb/HelloEJB");
  // 通过jndi
   Object objRef = ctx.lookup("ejb/HelloEJB");

还有ear,war就不多说了。

马上又要做新项目了,
用swt,java webstrat
可以学到新的知识。
不过外包终究学不到太多的技术,还要靠自己学习。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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