autojmx

autojmx-1.0.0已上线,这是一个能够将POJO Bean转换为JMX Bean的工具。它支持通过Spring将Bean的所有属性及方法发布为JMX资源,并具备权限验证功能。依赖于Spring和log4j。
autojmx-1.0.0上线了;
希望对大家有帮助
[url]http://code.google.com/p/autojmx/[/url]


Dynamic will change POJO bean into to JMX Bean
具体功能查看wiki
介绍¶1.0.0 功能: 支持spring的bean发布成jmx
支持bean的所有属性发布jmx属性,带权限验证(读、写权限)
支持将bean的所有方法发布jmx方法 支持在改变bean属性的时候,采用notifications方式
依赖:
该版本依赖spring相关jar、log4j;
下载: 下载对应的版本
快速入门
[code="java"]
import org.knot.autojmx.annotations.AutoJMX;
@AutoJMX
public class TestJMXBean
[code]
在需要发布成jmx的class上声明@AutoJMX; 可以在jconsole里查看调用、也可说使用jmx api方式调用、其他的jmx访问方式;

[img]http://autojmx.googlecode.com/files/autojmx-%E5%9B%BE1.jpg[/img][img]http://autojmx.googlecode.com/files/autojmx-%E5%9B%BE2.jpg[/img]
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
【SCI一区论文复】基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI一区论文中的核心技术。重点研究了高阶SLSPC拓扑结构在穿透式无线电力传输(PT-WPT)系统中的应用,分析了系统的谐振特性、传输效率、耦合机制及参数优化方法。通过Matlab仿真验证了该系统在不同耦合条件、负载变化和频率偏移下的性能表现,展示了其在高效、稳定无线电能传输方面的优势。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab/Simulink仿真案例,涵盖电力系统、路径规划、机器学习、信号处理等多个领域,体现了该研究在多学科交叉背景下的应用潜力。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事无线电能传输、电力系统优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深入理解高阶SLSPC拓扑在PT-WPT系统中的工作原理与设计方法;②掌握Matlab仿真建模技术,复现SCI高水平论文中的实验结果;③为开展无线电能传输系统优化、谐振参数设计、效率提升等课题提供技术参考与代码支持; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与仿真模型,逐步调试运行,重点关注系统参数设置、谐振频率匹配及效率分析模块。同时可参考文档中列出的其他研究方向,拓展应用场景,提升科研创新能力。
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