基于RMI的分布式应用在部署上的一些问题

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利用RMi进行分布式开发

利用RMi进行分布式开发 bromon原创 版权所有 RMI...利用它可以很轻松的编写基于纯java(pure java)的分布式应用程序,使得表现层、逻辑层和数据层互相分离,便于程序的维护和数据的管理。下面使用RMI编写一个简单的分

java分布式对象(RMI+部署使用RMI的程序)

【0】README1)本文文字...3) RMI部署步骤的测试用例,参见 http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/50705258【1】知识背景1)每过一段时间, 程序员社区就开始考虑“无所不在的对象”作为所有问题的解决

2020最新Java面试题,常见面试题及答案汇总

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,...

分布式通信框架-RMI分布式笔记)

RPC(Remote procedure call protocol)远程...解决分布式系统中,服务之间的调用问题。 远程调用时,要能够像本地调用一样方便,让调用者感知不到远程调用的逻辑。 2、为什么要用RPC? 其实这是应用开发到一定的...

Java RMI 分布式应用

  RMI相关概述   RMI是Java的一组拥护开发分布式应用程序的API。RMI使用Java语言接口定义了远程对象,它集合了Java序列化和Java远程方法协议(Java Remote Method Protocol)。简单地说,这样使...

分布式系统基础--通信框架RMI

1. 什么是 RPC ... RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用),一般用来实现部署在不同机器的系统之间的方法调用,使得程序能够像访问本地系统资源一样,通过网络传输去访问远端系统资源;对于客户...

分布式部署

分布式部署 目录 什么是分布式系统...... 为何需要分布式...... 分布式系统的特点......分布式系统的缺点......什么是分布式部署......分布式部署给开发带来的问题... 4 模块间的相互调用... 4 统一会话管理... 6 ...

RMI:Java中的分布式计算框架

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习 以及「三分钟系列」数据结构与算法已经开始更新了,欢迎大家订阅~这篇专栏整合了这几年的算法知识,简单易懂,也将是我实体书的BLOG版。 ...

Java分布式应用:Java分布式通讯方式

第一部分 Java分布式通讯的方式 1.基于消息方式实现系统间通讯 a.数据传输部分 : TCP/IP 、UDP/IP TCP(端口号为23)与UDP(端口号为53)的区别 1、TCP面向连接(如打电话要先拨号建立连接);UDP是无连接的,即...

分布式通信之RMI

RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用),一般用来实现部署在不同机器的系统之间的方法调用,使得程序能够像访问本地系统资源一样,通过网络传输去访问远端系统资源;对于客户端来说,传输层使用什么协议,...

Java开发微服务实现分布式架构应用总结

前面 突入其来的新肺炎疫情打乱了节日生活的节奏,没有能力参与这场危机的社会救援,只能窝家里不去给社会添乱了,此向目前奋战的抗疫前线的每一位工作者致以崇高的敬意,是你们的勇敢和坚毅撑起了我们这个...

分布式部署引发的问题

系统A和系统B分别部署在不同的服务器!那么他们之间是怎么相互调用的呢? Java中常见的远程调用方式:Socket、Http、TCP、UDP、RPC、RMI、JMS、WebService…… 常见的框架介绍1:Hessian:类似于RMI,使用二...

分布式通信的几种方式(EJB、RMI、RPC、JMS、web service杂谈)

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

EhCache RMI 分布式缓存/缓存集群

EhCache 系统简介EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点。 EhCache 的主要特性有: ... 可以通过 RMI、可插入 API 等方式进行分布式缓存; 具有缓存和缓存管理器的侦听接口; 支持

JMeter:使用Docker进行分布式负载测试

如本网站所示,一个JMeter实例将能够控制多个远程JMeter实例,并你的应用程序产生更大的负载。JMeter使用Java RMI [Remote Method Invocation远程方法调用]与分布式网络中的对象进行交互。 JMeter master和slave...

分布式java应用

 对Java来说,这些子系统可能部署在同一台机器的多个不同的JVM中,也可能部署在不同的机器,但这些子系统又不是完全独立的,要相互通信来共同实现业务功能。  对于此类Java应用,我们称之为分布式Java应用。 ...

dubbo zookeeper入门案例 + docker分布式部署

说明 微服务框架也是近几年比较热门的话题,其优点很明显,通过分解巨大单体式应用为多个服务方法解决了复杂性问题,每个微服务相对较小,每个微服务独立的开发,部署,便于团队开发,开发团队可以自由选择开发技术...

分布式应用集成技术浅谈

1 引言 分布式计算是指各种不同的工作站通过网络互相连接,由分布式系统提供...分布式计算中所涉及的分布式系统是指组件分布网络计算机且通过消息传递进行通信和动作协调的系统[2]。分布式系统具有以下特征:组

分布式通讯方式比较(RPC、RMI、JMS、WebService)

执行过程中要么全部执行,要么全部不执行。 一致性(Consistency):事务的执行不能破坏数据库的完整性和一致性,事务执行前后数据库必须处于一致的状态。 隔离性(Isolation):并发的事务是互相隔离的,一个...

大型Java分布式应用纵横谈

当今应用架构里,分布式和应用与服务之间的通信都是核心思想。想要从分布式中获益,你...这篇文章中,我们重点关注构建分布式应用需要记住的一些关键点。  分布式需要应用之间进行交互。范围包括从大规模集群架

JAVA后端应该学什么技术?

Java语言是最常见的后端开发语言之一,Java语言由于自身具备构建多线程的能力,且体系结构比较中立,所以大型互联网平台的开发中得到了广泛的采用。 目前要想从事Java的后端开发应该学习以下内容: 第一,...

分布式、集群、分布式服务框架

 分布式系统的CAP理论: ● 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,同一时刻是同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) ● 可用性(A):集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应...

大型分布式 Java 应用

应用从集中式步入分布式, 随着系统功能的越来越丰富, 应用就逐步从一个由 10 个系统以下构成的应用逐步发展为 100 个, 甚至 1000 个系统构成的应用, 随着系统越来越多,如何管理和运维好一个如此庞大的系统就...

java分布式应用

今天我们来一起了解下java分布式应用,至于代码部分请参照下面的java分布式开发.pdf内容,本博客也是参照这本电子书进行学习总结的。 分布式JAVA应用 基础与实践.pdf的下载地址: ... ... 一 、什么叫做java的...

50万Java程序员都收藏的Java学习路线图

2019年最新Java学习路线图,路线图的宗旨就是分享,专业,便利,让喜爱Java的人,都能平等的学习。从今天起不要再找借口,不要再说想学Java却没有资源,赶快行动起来,Java等你来探索,高薪距你只差一步!...

关于大型Java项目的分布式应用

当今应用架构里,分布式和应用与服务之间的通信都是核心思想。...这篇文章中,我们重点关注构建分布式应用需要记住的一些关键点。    分布式需要应用之间进行交互。范围包括从大规模集群架

分布式基础-RMI原理简单通俗版

RMI原理

分布式架构问题

文章目录1. 微服务之间如何独立通讯的2. springcloud和dubbo有哪些区别3. 什什么是服务熔断,什什么是服务降级4. 微服务的优缺点5. 使⽤用中碰到的坑6.... springcloud核⼼组件及其作用,以及springcloud⼯作原理8....

java分布式应用之初:实现系统间通信方式简介

这些系统往往都会部署在不同的服务器,对于java来说也可能是不同的JVM,但是这些子系统并不是独立的,他们需要通过互相通信来实现既定的业务功能,对于这样的java应用我们可以称之为java分布式应用。...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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