利用spring RMI 调用远程服务

本文介绍如何使用Spring框架配置RMI服务的发布和客户端调用过程,包括服务端配置、客户端配置及安全拦截器实现。服务端通过Spring配置文件定义RMI服务导出器,并设置服务接口、监听端口等属性;客户端则配置代理工厂Bean来获取远程服务实例。


发布一个服务:

在spring配置文件中配置

<bean id="serviceExporter" class="org.springframework.remoting.rmi.RmiServiceExporter">
  <property name="serviceName" value="ClientTaskService" />
  <property name="service" ref="clientTaskService" />
  <property name="serviceInterface" value="cn.com.harbor.rmiservice.task.service.GetClientTaskService" />
  <property name="registryPort" value="1198" />
     <property name="interceptors">
   <list>
    <ref bean="securityInterceptor" />
   </list>
  </property>
 </bean>
 
 <bean id="securityInterceptor" class="cn.com.harbor.rmiservice.interceptor.SecurityInterceptor">
  <!-- 这里配置允许访问RMI的客户端IP地址 -->
  <property name="allowed">
   <set>
    <value>127.0.0.1</value>
    <value>192.168.8.58</value>
   </set>
  </property>
 </bean>

 拦截器代码:

public class SecurityInterceptor implements MethodInterceptor {

	private Set allowed;

	public Object invoke(MethodInvocation methodInvocation) throws Throwable {
		String clientHost = RemoteServer.getClientHost();
		if (allowed != null && allowed.contains(clientHost)) {
			return methodInvocation.proceed();
		} else {
			throw new SecurityException("非法访问。");
		}
	}

	public void setAllowed(Set allowed) {
		this.allowed = allowed;
	}

}
客户端调用:
在spring配置文件中配置
 
 <bean id="approval" class="org.springframework.remoting.rmi.RmiProxyFactoryBean" lazy-init="true">
  <property name="serviceUrl" value="rmi://127.0.0.1:1198/ClientTaskService" />
  <property name="serviceInterface" value="cn.com.harbor.rmiservice.task.service.GetClientTaskService" />
 </bean>
客户端所有引用的类和接口必须和服务端的包路径一样!!!
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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