面向对象设计与分布式计算:CORBA的启示

背景简介

面向对象设计(OOD)和分布式对象计算(DOC)是现代软件工程中的两个重要概念,它们对于提升软件质量、降低开发成本、增强系统可维护性与扩展性有着深远的影响。本文将探讨OOD在操作系统设计中的好处,并深入解析CORBA技术,揭示其如何成为管理分布式系统复杂性的关键。

面向对象设计的好处

  • 更好的组织内在复杂性 :面向对象设计通过继承和包含来高效定义相关概念和资源,使得设计者能够以符合其理解的方式描述操作系统资源和功能。
  • 通过重用减少开发工作量 :重用已经编写、测试和维护的对象类可以显著减少软件开发、测试和维护的时间。
  • 更可扩展和可维护的系统 :面向对象设计有助于限制软件不同部分间潜在交互的数量,并确保对类的实现更改对系统其余部分影响最小。

分布式对象计算(DOC)与CORBA

  • DOC的动机 :随着计算和网络硬件的小型化、性能提升和成本降低,分布式软件开发和维护的难度和成本却在不断增加。DOC应运而生,旨在管理分布式软件开发中的固有和意外复杂性。
  • 固有复杂性与意外复杂性 :固有复杂性源自分布式软件的基础问题,例如网络和主机故障的检测与恢复、通信延迟的影响最小化、服务组件的最佳网络分区等。意外复杂性则源于用于构建分布式软件的工具和技术的局限性。
  • CORBA的核心 :对象请求代理(ORB)作为DOC的核心,负责本地和远程对象间通信的中介,并消除了设计和实现分布式应用程序中一些繁琐、易错和不可移植的方面。
CORBA的关键概念
  • 客户端(Client) :发起对服务器对象执行操作的请求。
  • 实现(Implementation) :包含一个或多个执行对象操作相关工作的方法。
  • 接口(Interface) :描述对象实例应如何表现,包括哪些操作是有效的。
  • 接口定义(Interface Definition) :描述在某种类型对象上可用的操作。
  • 调用(Invocation) :发送请求的过程。
  • 方法(Method) :服务器端执行操作相关工作的代码。
  • 对象(Object) :代表人、地点、事物或软件的一个部分。
  • 对象实例(Object Instance) :特定类型对象的一个出现。
  • 对象引用(Object Reference) :对象实例的标识符。
  • OMG接口定义语言(IDL) :用于在CORBA中定义接口的语言。

CORBA技术的实际应用与展望

随着技术的发展,CORBA已成为管理分布式系统复杂性的主流技术之一。它不仅支持多种编程语言,还提供了平台独立性,使得不同系统间的通信和协作变得更加高效。尽管面临来自其他技术如RMI和DCOM的竞争,CORBA凭借其成熟性和行业支持依然占据重要地位。

总结与启发

面向对象设计不仅改变了软件开发的面貌,而且随着CORBA等技术的出现,它还在分布式计算领域中发挥着关键作用。OOD和DOC的方法为软件开发者提供了一种组织复杂系统的新途径,同时CORBA技术则为构建和维护这些系统提供了有效的工具和方法。面向对象设计和CORBA的成功应用为未来的软件工程和计算技术的发展提供了宝贵的洞见和经验。

在未来的阅读和实践中,我建议读者深入研究OOD和DOC的更多细节,并亲自尝试使用CORBA进行分布式系统的设计和开发。通过实践,我们能够更好地理解这些概念,并在解决复杂软件问题时获得竞争优势。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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